Matama Akoya/阿古屋真珠 (Mahou Shoujo ni Akogarete)

• 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+の場合、他のLoRAと同じようにWebUIでそのまま使用できます。このモデルはkohyaスクリプトで学習されています。
• モデルバージョンv1.5またはv1.4-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」をご覧ください。
• 削除されたキャラクタータグは、複色髪、ストライプ髪、長い髪、帽子、緑色の目、胸、牙、緑色の髪、尖った帽子、ツインテール、水色の目です。キャラクターの主要な特徴（例：髪の色）が安定しない場合、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。
• 画像は一部の固定プロンプトとデータセットに基づくクラスタリングプロンプトを使用して生成されました。ランダムなシードを使用しており、選択的ピックアップは行っていません。ここで見られるものが、実際に得られるものです。
• 衣装用の特別な学習は行っていません。衣装に対応するプロンプトについては、提供されているプレビューポストをご確認ください。
• このモデルは666枚の画像で学習されています。
• 学習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4732です。すべてのステップの概要は以下の通りです。他の推奨ステップはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/matama_akoya_mahoushoujoniakogareteで試してください。

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+向けです。

他のLoRAと同じように簡単に使用できます。このモデルはkohyaスクリプトで学習されています。

他のLoRAのように簡単に使用できます。このモデルはkohyaスクリプトで訓練されました。

他のLoRAと同様に簡単に使用できます。このモデルはkohyaスクリプトで訓練されました。

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で翻訳）

キャラクターのワイフや私たちのテクノロジーに興味がある方は、私たちのDiscordサーバーへどうぞ。

このモデルの学習方法

• このモデルは**kohya-ss/sd-scripts** を使用して学習され、画像はa1111のWebUIとAPI SDKで生成されています。
• 自動学習フレームワークはDeepGHSチームによって保守されています。
• 学習に使用したデータセットは、CyberHarem/matama_akoya_mahoushoujoniakogareteのstage3-p480-1200で、666枚の画像を含みます。
• 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4732です。
• 学習設定ファイルはこちらです。

詳細な学習情報と推奨ステップについては、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/matama_akoya_mahoushoujoniakogareteをご覧ください。

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-向けです。

このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 以下を使用している場合は、両方のファイルを同時に使用する必要があります！！！ この場合、matama_akoya_mahoushoujoniakogarete.pt と matama_akoya_mahoushoujoniakogarete.safetensors の両方をダウンロードし、matama_akoya_mahoushoujoniakogarete.pt を embeddings フォルダに、matama_akoya_mahoushoujoniakogarete.safetensors をLoRAとして同時に使用してください。WebUI v1.7+を使用している場合、一般的なLoRAと同じようにsafetensorsファイルのみを使用してください。これは、埋め込みがバンドルされた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 matama_akoya_mahoushoujoniakogarete.pt 和 matama_akoya_mahoushoujoniakogarete.safetensors 两个文件， 然后将 matama_akoya_mahoushoujoniakogarete.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 matama_akoya_mahoushoujoniakogarete.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。

トリガー語はmatama_akoya_mahoushoujoniakogarete、削除されたタグはmulticolored_hair, streaked_hair, long_hair, hat, green_eyes, breasts, fang, green_hair, peaked_cap, twintails, aqua_eyesです。一部の特徴（例：髪の色）が安定しない場合、これらのタグをプロンプトに追加してください。

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テキストは、学習データセットから抽出された特徴情報に基づいてクラスタリングアルゴリズムで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、画像は一切選別や修正を行っていません。その結果、上述の問題が発生する可能性があります。

実際の使用では、内部テストによると、このような問題が発生するモデルの多くは、プレビュー画像よりも実際の使用において優れた結果を出しています。必要なのは、使用するタグの調整だけです。

このモデルが過学習または未学習に見えるのですが、どうすればよいですか

ここに表示されているステップは自動選択されたものです。他の推奨ステップも試すことをお勧めします。こちらをクリックしてお気に入りのステップを選んでください。

当モデルはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/matama_akoya_mahoushoujoniakogarete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、学習データセットはHuggingFaceデータセット - CyberHarem/matama_akoya_mahoushoujoniakogareteにも公開しており、ご参考になるでしょう。

なぜより良い画像だけを選んで使わないのか

このモデルのデータ収集、学習、プレビュー画像生成、公開に至るまで、すべて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行った興味深い実験であり、その目的のために、データフィルタリング、自動学習、自動公開を含む一連のソフトウェアインフラを構築しました。そのため、可能であれば、フィードバックや提案をぜひお寄せください。これらは私たちにとって非常に貴重です。

望ましいキャラクターの衣装が正確に生成できない理由

現在の学習データはさまざまな画像サイトから収集されており、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所有し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、学習データセットのラベルに基づくクラスタリングによって、可能な限り再現を試みています。この問題には引き続き対処し、最適化を図りますが、完全に解決することは困難です。衣装の再現精度は、手動で学習されたモデルのレベルには及ばないでしょう。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自体の固有の特徴の再現と、より大きなデータセットによる比較的強い汎化能力です。そのため、このモデルは衣装の変更、キャラクターのポージング、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像の生成に最適です！😉

以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めせず、お詫び申し上げます：

1. 最も細かい部分であってもキャラクターの元のデザインからわずかでも逸脱することを許容できない方々。
2. キャラクターの衣装再現の正確性に高い要求がある使用シーンに直面している方々。
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々。
4. LoRAを使用したキャラクターモデルの完全自動化プロセスに不快感を抱く方々、またはキャラクターモデルの学習には手動操作のみが適切であり、キャラクターを尊重しないと感じる方々。
5. 生成された画像コンテンツが自身の価値観に反すると思う方々。