hibiscus/ハイビスカス/芙蓉 (Arknights)

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キャラクターarknightshornspointy earspurple hairbreastslong hairpurple eyeshibiscusparted bangs芙蓉ハイビスカス
v1.5.1

詳細

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モデル説明

  • Civitaiの利用規約により、一部の画像をアップロードできません。完全なプレビュー画像は HUGGINGFACE でご確認ください。
  • モデルバージョン v1.5.1 または v2.0+ をご使用の場合、他のLoRAと同様にWebUIでそのまま使用できます。このモデルはkohyaスクリプトでトレーニングされています。
  • モデルバージョン v1.5 または v1.4- をご使用の場合、2つのファイルを両方使用する必要があります。詳細は説明内の「Pivotal Tuned モデルの使用方法」をご参照ください。
  • 削減されたキャラクタータグは：角、紫髪、尖った耳、紫目、長髪、胸、分け目のある前髪です。キャラクターの核心的な特徴（例：髪の色）が安定していない場合、これらのタグをプロンプトに追加してください。
  • ptファイルのおすすめ重みは0.7–1.1、LoRAの重みは0.5–0.85です。
  • 画像はいくつかの固定プロンプトとデータセットに基づくクラスタ化プロンプトを使用して生成されました。ランダムシードを使用しており、選択的な出力は行っていません。ここに表示されているものが、実際に得られる結果です。
  • 衣装用の特別なトレーニングは行っていません。衣装に対応するプロンプトは、提供されているプレビュー投稿をご確認ください。
  • このモデルは300枚の画像でトレーニングされています。
  • トレーニング設定ファイルはこちらです。
  • モデルの忠実度と制御性のバランスを取るために、自動選択されたステップは1785です。すべてのステップの概要は以下をご覧ください。他の推奨ステップはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/hibiscus_arknightsで試してください。

ステップ概要

このモデルの使用方法

このセクションはモデルバージョン v1.5.1 または v2.0+ のみに適用されます。

他のLoRAと同様に簡単に使用できます。このモデルはkohyaスクリプトでトレーニングされています。

他のLoRAのように簡単に使用できます。このモデルはkohyaスクリプトでトレーニングされました。

다른 LoRA처럼 간단히 사용할 수 있습니다. 우리는 이 모델을 kohya 스크립트로 훈련했습니다.

您可以像其他LoRAs一样简单地使用它。我们使用kohya脚本对该模型进行了训练。

（ChatGPTによる翻訳）

キャラクターウァイフや当社のテクノロジーに興味がある方は、Discordサーバーへどうぞ。

このモデルのトレーニング方法

その他のトレーニング詳細および推奨ステップについては、Hugging Faceリポジトリ - CyberHarem/hibiscus_arknightsをご参照ください。

Pivotal Tuned モデルの使用方法

このセクションはモデルバージョン v1.5 または v1.4- のみに適用されます。

このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 以下のバージョンをご使用の場合は、両方のファイルを一緒に使用する必要があります！！！ この場合、hibiscus_arknights.pt と hibiscus_arknights.safetensors の両方をダウンロードし、hibiscus_arknights.pt を embeddings フォルダに、hibiscus_arknights.safetensors をLoRAとして同時に使用してください。WebUI v1.7+をご使用の場合は、通常のLoRAと同じようにsafetensorsファイルを使用してください。これは、埋め込みバンドルされたLoRA/Lycorisモデルが現在、a1111のWebUIで公式にサポートされているためです。詳細はこちらをご覧ください。

此模型包含两个文件。如果您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，您需要同时使用这两个文件！ 在这种情况下，您需要下载 hibiscus_arknights.pt 和 hibiscus_arknights.safetensors 两个文件， 然后将 hibiscus_arknights.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 hibiscus_arknights.safetensors 作为 LoRA。 如果您正在使用 webui v1.7 或更高版本，只需像常规 LoRAs 一样使用 safetensors 文件。 这是因为嵌入式 LoRA/Lycoris 模型现在已经得到 a1111's webui 的官方支持， 更多详情请参见这里。

トリガーワードは hibiscus_arknights、削減されたタグは horns, purple_hair, pointy_ears, purple_eyes, long_hair, breasts, parted_bangs です。一部の特徴（例：髪の色）が不安定な場合、これらをプロンプトに追加してください。

一部のプレビュー画像がキャラクターに似ていない理由

プレビュー画像で使用されたすべてのプロンプト文（画像をクリックすると表示されます）は、トレーニングデータセットから抽出された特徴情報を基にクラスタリングアルゴリズムによって自動生成されています。画像生成時に使用されたシードもランダムに生成されており、画像は一切選別または修正されていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。

実際の使用において、当社の内部テスト結果では、このような問題を抱えるモデルのほとんどが、プレビュー画像よりも実際の使用時に優れた結果を示しています。必要なのは、使用しているタグを調整することだけです。

このモデルが過学習または未学習のように感じた場合、どうすればよいですか？

ここで表示されているステップは自動選択されたものです。その他にも試すべき推奨ステップがあります。こちらをクリックしてお好みのステップを選んでください。

当モデルはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/hibiscus_arknightsに公開されており、すべてのステップのモデルが保存されています。また、トレーニングデータセットはHugging Faceデータセット - CyberHarem/hibiscus_arknightsにも公開しており、ご参考になるかもしれません。

なぜより良い画像だけを選んで使用しないのですか？

このモデルのデータ収集、トレーニング、プレビュー画像生成、公開に至るまでのプロセスは、人間の介入なしに100%自動化されています。これは私たちのチームが実施した興味深い実験であり、この目的のためにデータフィルタリング、自動トレーニング、自動公開を含む一連のソフトウェア基盤を開発しました。そのため、可能な限り、フィードバックや提案をいただけると大変ありがたく、私たちにとって非常に貴重です。

期待するキャラクターの衣装を正確に生成できない理由

現在のトレーニングデータはさまざまな画像サイトから取得しており、完全な自動パイプラインでは、キャラクターがどの公式画像を持っているかを正確に予測することが困難です。したがって、衣装の生成はトレーニングデータセットのラベルを基にクラスタリングを行い、可能な限り最良の再現を目指しています。この問題については引き続き対応・最適化を図りますが、完全に解決するのは難しい課題です。衣装の再現精度は、手動でトレーニングされたモデルと同等のレベルには達しにくいでしょう。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自身の内在的特徴の再現と、より大きなデータセットによる比較的優れた汎化能力にあります。したがって、このモデルは衣装の変更、ポーズの変更、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像生成といったタスクに最適です！😉

以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めしません。ご了承ください：

  1. キャラクターの元のデザインに対して、わずかなずれも許容できない方。
  2. キャラクターの衣装再現に高い精度が求められる用途をお持ちの方。
  3. Stable Diffusionアルゴリズムに基づくAI生成画像の潜在的なランダム性を受け入れられない方。
  4. LoRAによるキャラクターモデルの完全自動トレーニングプロセスに抵抗がある方、またはキャラクターモデルのトレーニングは手動でのみ行うべきであり、キャラクターへの不敬を避けるべきだと考える方。
  5. 生成された画像の内容が自身の価値観に反すると感じる方。

このモデルで生成された画像

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