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

• Civitai의 이용 약관으로 인해 일부 이미지를 업로드할 수 없습니다. 완전한 미리보기 이미지는 HUGGINGFACE에서 확인할 수 있습니다.
• 모델 버전 v1.5.1 또는 v2.0+ 이상을 사용하는 경우, 다른 LoRA와 동일하게 webui에서 그대로 사용할 수 있으며, kohya 스크립트로 학습되었습니다.
• 모델 버전 v1.5 또는 v1.4- 이하를 사용하는 경우, 두 파일 모두를 사용해야 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 설명에서 "Pivotal Tuned 모델 사용법"을 참조하세요.
• 필터링된 캐릭터 태그는 다색 머리카락, 스트라이프 머리카락, 긴 머리카락, 모자, 녹색 눈, 가슴, 송곳니, 녹색 머리카락, 뾰족한 모자, 트윈테일, 청록색 눈입니다. 캐릭터의 핵심 특징(예: 머리색)이 안정적이지 않을 때 이 태그들을 프롬프트에 추가할 수 있습니다.
• pt 파일의 권장 가중치는 0.7–1.1, LoRA의 가중치는 0.5–0.85입니다.
• 이미지는 일부 고정 프롬프트와 데이터셋 기반 클러스터링 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. 랜덤 시드를 사용했으며, 선택적 이미지 추출은 하지 않았습니다. 여기에 보이는 것이 실제로 얻을 수 있는 결과입니다.
• 의상에 대한 특수 학습은 수행되지 않았습니다. 제공된 미리보기 게시물에서 의상에 해당하는 프롬프트를 확인할 수 있습니다.
• 이 모델은 666장의 이미지로 학습되었습니다.
• 학습 구성 파일은 여기에서 확인할 수 있습니다.
• 모델의 신뢰성과 제어성을 균형 있게 유지하기 위해 자동으로 선택된 스텝은 4732입니다. 아래는 모든 스텝의 개요입니다. huggingface 저장소 - CyberHarem/matama_akoya_mahoushoujoniakogarete에서 다른 권장 스텝도 시도해보세요.

이 모델 사용법

이 부분은 모델 버전 v1.5.1 또는 v2.0+ 전용입니다.

다른 LoRA와 동일하게 간단히 사용할 수 있습니다. 이 모델은 kohya 스크립트로 학습되었습니다.

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。

캐릭터 웨이푸를 찾고 있거나 우리 기술에 관심이 있다면, 우리 디스코드 서버에 참여하세요.

이 모델 학습 방법

• 이 모델은 **kohya-ss/sd-scripts**를 사용하여 학습되었으며, 이미지는 a1111의 webui와 API SDK를 통해 생성되었습니다.
• 자동 학습 프레임워크는 DeepGHS 팀에서 유지 관리합니다.
• 학습에 사용된 데이터셋은 CyberHarem/matama_akoya_mahoushoujoniakogarete의 stage3-p480-1200으로, 666장의 이미지를 포함합니다.
• 모델의 신뢰성과 제어성을 균형 있게 유지하기 위해 자동으로 선택된 스텝은 4732입니다.
• 학습 구성 파일은 여기에서 확인할 수 있습니다.

자세한 학습 정보 및 권장 스텝은 huggingface 저장소 - CyberHarem/matama_akoya_mahoushoujoniakogarete를 참조하세요.

Pivotal Tuned 모델 사용법

이 부분은 모델 버전 v1.5 또는 v1.4- 전용입니다.

이 모델은 두 개의 파일로 구성되어 있습니다. WebUI v1.6 이하 버전을 사용하는 경우 반드시 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!! 이 경우, matama_akoya_mahoushoujoniakogarete.pt 및 matama_akoya_mahoushoujoniakogarete.safetensors 두 파일을 모두 다운로드한 후, matama_akoya_mahoushoujoniakogarete.pt를 embeddings 폴더에 넣고, 동시에 matama_akoya_mahoushoujoniakogarete.safetensors를 LoRA로 사용해야 합니다. WebUI v1.7+를 사용하는 경우 일반 LoRA처럼 safetensors 파일만 사용하면 됩니다. 이는 이제 a1111의 webui에서 임베딩 포함 LoRA/Lycoris 모델을 공식적으로 지원하기 때문입니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요.

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使用している場合は、これらを一緒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する必要があり、 その後、matama_akoya_mahoushoujoniakogarete.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に matama_akoya_mahoushoujoniakogarete.safetensors をLoRAとして使用します。 webui v1.7+を使用している場合、一般的なLoRAsのように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に公式にサポートされているためです。 詳細について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。

트리거 단어는 matama_akoya_mahoushoujoniakogarete이며, 필터링된 태그는 multicolored_hair, streaked_hair, long_hair, hat, green_eyes, breasts, fang, green_hair, peaked_cap, twintails, aqua_eyes입니다. 어떤 특징(예: 머리색)이 불안정할 때, 이 태그들을 프롬프트에 추가해 주세요.

일부 미리보기 이미지가 캐릭터와 달라 보이는 이유

미리보기 이미지에 사용된 모든 프롬프트 텍스트는 학습 데이터셋에서 추출된 특징 정보를 기반으로 클러스터링 알고리즘을 사용하여 자동 생성되었습니다. 이미지 생성 시 사용된 시드도 무작위로 생성되었으며, 어떤 이미지도 선별 또는 수정하지 않았습니다. 따라서 위와 같은 현상이 발생할 수 있습니다.

실제로, 내부 테스트 결과에 따르면 이러한 문제가 발생하는 대부분의 모델은 미리보기 이미지보다 실제 사용 시 더 나은 성능을 보입니다. 여러분이 해야 할 유일한 작업은 사용하는 태그를 조정하는 것입니다.

이 모델이 과적합 또는 과소적합된 것처럼 느껴지는데, 어떻게 해야 하나요?

여기서 보이는 스텝은 자동으로 선택된 것입니다. 또한 다른 권장 스텝도 시도해보시길 추천합니다. 여기를 클릭하여 원하는 스텝을 선택하세요.

이 모델은 huggingface 저장소 - CyberHarem/matama_akoya_mahoushoujoniakogarete에 게시되었으며, 모든 스텝의 모델이 저장되어 있습니다. 또한 학습 데이터셋은 huggingface 데이터셋 - CyberHarem/matama_akoya_mahoushoujoniakogarete에 게시되어 있으며, 여러분에게 도움이 될 수 있습니다.

왜 더 나은 이미지만 선택해서 사용하지 않나요?

이 모델의 전체 과정, 즉 데이터 수집, 학습, 미리보기 이미지 생성 및 게시는 인간의 개입 없이 100% 자동화되었습니다. 이는 우리 팀이 진행한 흥미로운 실험으로, 데이터 필터링, 자동 학습, 자동 게시 등 완전한 소프트웨어 인프라를 구축했습니다. 따라서 가능한 한 더 많은 피드백이나 제안을 주시면 매우 소중하게 받아들입니다.

원하는 캐릭터 의상을 정확히 생성하지 못하는 이유

현재 학습 데이터는 다양한 이미지 웹사이트에서 수집되었으며, 완전 자동화된 파이프라인에서 캐릭터가 어떤 공식 이미지를 가지고 있는지 정확히 예측하기는 어렵습니다. 따라서 의상 생성은 학습 데이터셋의 레이블을 기반으로 클러스터링을 통해 최대한 현실적으로 재현하려 시도합니다. 우리는 이 문제를 지속적으로 개선하고 최적화하려 하지만, 완전히 해결하기 어려운 문제입니다. 의상 재현의 정확도는 수동으로 학습된 모델의 수준에 미치지 못할 것입니다.

사실, 이 모델의 가장 큰 강점은 캐릭터 자체의 고유한 특징을 재현하는 능력과 더 큰 데이터셋으로 인한 비교적 강력한 일반화 능력입니다. 따라서 이 모델은 의상 변경, 캐릭터 포즈 설정, 그리고 물론 캐릭터의 NSFW 이미지 생성 작업에 적합합니다!😉

다음과 같은 사용자들에게는 이 모델 사용을 권장하지 않으며, 사과드립니다:

1. 캐릭터 디자인의 가장 사소한 차이점이라도 용납할 수 없는 분들.
2. 캐릭터 의상 재현에 높은 정확도가 요구되는 적용 환경을 가진 분들.
3. Stable Diffusion 알고리즘에 기반한 AI 생성 이미지의 잠재적 무작위성에 불편함을 느끼는 분들.
4. LoRA를 사용한 캐릭터 모델 학습의 완전 자동화 과정에 불편함을 느끼거나, 캐릭터를 존중하려면 반드시 수동으로 학습해야 한다고 생각하는 분들.
5. 생성된 이미지 콘텐츠가 자신의 가치관에 반한다고 느끼는 분들.