Ah-Duo (The Apothecary Diaries)

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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+をご使用の場合は、他のLoRAと同様にWebUIでそのまま使用できます。これは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-をご使用の場合は、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。
  • 削除されたキャラクタータグは、長髪、紫髪、イヤリング、紫目、髪飾りです。キャラクターの核心的な特徴(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ウェイトは0.7–1.1、LoRAのウェイトは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ベースのクラスタリングプロンプトを使用して生成されました。乱数シードを使用しており、選別は一切行っていません。ここで見られるものが、実際に得られる結果です
  • キャラクターの衣装用に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107枚の画像で学習されました。
  • 学習設定ファイルはこちらにあります。
  • 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1890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/ah_duo_theapothecarydiaries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+向けです。

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。

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により翻訳)

キャラクターウァイフをお探しの方、または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。

このモデルの学習方法

より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/ah_duo_theapothecarydiaries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 またはそれより古いバージョンを使用している場合、両方を使用する必要があります!!! この場合、ah_duo_theapothecarydiaries.ptah_duo_theapothecarydiaries.safetensorsの両方をダウンロードし、ah_duo_theapothecarydiaries.ptembeddingsフォルダに、同時にah_duo_theapothecarydiaries.safetensorsをLoRAとして使用してくださいWebUI v1.7以上をご使用の場合は、一般的なLoRAのようにsafetensorsファイルのみを使用してください。これは、埋め込みバンドル型のLoRA/Lycorisモデルが現在、a1111のWebUIで公式にサポートされるようになったためです。詳細はこちらをご覧ください。

このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 またはそれより古いバージョンを使用している場合、両方を使用する必要があります!!! この場合、ah_duo_theapothecarydiaries.ptah_duo_theapothecarydiaries.safetensorsの両方をダウンロードし、ah_duo_theapothecarydiaries.ptembeddingsフォルダに、同時にah_duo_theapothecarydiaries.safetensorsをLoRAとして使用してくださいWebUI v1.7以上をご使用の場合は、一般的なLoRAのようにsafetensorsファイルのみを使用してください。これは、埋め込みバンドル型のLoRA/Lycorisモデルが現在、a1111のWebUIで公式にサポートされるようになったためです。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 ah_duo_theapothecarydiaries.ptah_duo_theapothecarydiaries.safetensors 两个文件, 然后ah_duo_theapothecarydiaries.pt 放入 embeddings 文件夹中,并同时使用 ah_duo_theapothecarydiaries.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ah_duo_theapothecarydiaries、削除されたタグはlong_hair, purple_hair, earrings, purple_eyes, hair_ornamentです。あるときキャラクターの一部の特徴(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

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テキスト(画像をクリックすると表示されます)は、学習データセットから抽出した特徴情報を基にクラスタリングアルゴリズムで自動生成されています。画像生成に使用されたシードもランダムに生成され、画像は選別や修正を一切行っていません。したがって、このような問題が発生する可能性があります。

実際、内部テストによると、このような問題を抱えるモデルの多くは、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

このモデルがオーバーフィッティングまたはアンダーフィッティングしているように感じますが、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。他にもお試しいただける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HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/ah_duo_theapothecarydiaries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/ah_duo_theapothecarydiaries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ですか

このモデルのデータ収集、学習、プレビュー画像生成、公開に至るまでの全プロセスは、人間の介入なしに100%自動化されています。これは当チームが行っている興味深い実験であり、そのため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基盤を構築しました。したがって、可能であれば、より多くのフィードバックや提案をいただければ幸いです。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持っているかを正確に予測するのは困難です。したがって、衣装生成は学習データセットのラベルに基づいたクラスタリングを用いて、可能な限り最良の再現を目指しています。この問題は引き続き改善・最適化を試みますが、完全に解決するのは困難です。衣装再現の正確さは、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本質的な特徴を再現することと、より大きなデータセットによる比較的高い汎化能力です。したがって、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画像生成などに適しています!😉

以下のグループには、このモデルの使用を推奨せず、お詫び申し上げます:

  1. キャラクターのデザインのわずかな違いにも寛容でない方。
  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を用いたキャラクターモデルの完全自動学習プロセスに不快感を覚える方、またはキャラクターモデルの学習は必ず手動で行わないとキャラクターを冒涜するという考えを持つ方。
  5. 生成された画像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

画像が見つかりません。