Lihua (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+ では、他のLoRAと同様にWebUIでそのまま使用できます。これらは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- では、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 モデルの使い方」をご覧ください。
  • 削除されたキャラクタータグは、長髪、イヤリング、紫髪、髪飾り、髪の花、胸、紫目です。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。ランダムシードを使用しており、選択的なピックアップは行っていません。ここに表示されているものが、実際に得られるものです
  • 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151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1404です。以下にすべてのステップの概要を示します。他の推奨ステップはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/lihua_theapothecarydiariesで試してください。

ステップ概要

このモデルの使い方

このセクションはモデルバージョン v1.5.1 または v2.0+ 用です

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スクリプトで学習されました。

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で翻訳)

キャラクターウェイフュースや私たちの技術に興味がある場合は、Discordサーバーへお越しください。

このモデルの学習方法

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

Pivotal Tuned モデルの使い方

このセクションはモデルバージョン v1.5 または v1.4- 用です

このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 以下のバージョンをご使用の場合は、両方を一緒に使用する必要があります!!! この場合、lihua_theapothecarydiaries.ptlihua_theapothecarydiaries.safetensors の両方をダウンロードし、lihua_theapothecarydiaries.ptembeddings フォルダに配置し、同時に lihua_theapothecarydiaries.safetensors をLoRAとして使用してくださいWebUI v1.7+をご使用の場合は、通常のLoRAと同じようにsafetensorsファイルのみ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。

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、lihua_theapothecarydiaries.ptlihua_theapothecarydiaries.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、その後、lihua_theapothecarydiaries.ptembeddings フォルダに入れ、同時に lihua_theapothecarydiaries.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 lihua_theapothecarydiaries.ptlihua_theapothecarydiaries.safetensors 两个文件, 然后lihua_theapothecarydiaries.pt 放入 embeddings 文件夹中,并同时使用 lihua_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 lihua_theapothecarydiaries で、削除されたタグは long_hair, earrings, purple_hair, hair_ornament, hair_flower, breasts, purple_eyes 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、これらをプロンプトに追加してください

いくつかのプレビュー画像が彼女に見えない理由

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確認できます)は、学習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。画像生成に使用されたシードもランダムに生成されており、画像の選択や修正は一切行っていません。そのため、上述の問題が発生する可能性があります。

実際のテストでは、このような問題を抱えるモデルの多くが、プレビュー画像よりも実際の使用でより優れた結果を出しています。必要なのは、使用しているタグを調整することだけです

このモデルが過剰適合または不足適合しているように感じますが、どうすればいいですか?

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。他にも試すのに適したステップをお勧めします。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/lihua_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/lihua_theapothecarydiariesにも公開しており、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、プレビュー画像の生成、公開に至るまでの一連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、より多くのフィードバックや提案をお寄せください。そ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されないのはなぜですか?

現在の学習データはさまざまな画像サイトから取得しており、完全自動化パイプラインでは、キャラクターがどの公式画像を保持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、衣装の生成は訓練データセットのラベルに基づいてクラスタリングを行い、可能な限り最良の再現を試みています。この問題は引き続き改善・最適化を進めますが、完全に解消することは難しい課題です。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可能性が高いです。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自身の本質的特徴の再現と、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ズ設定、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せず、お詫び申し上げます:

  1. キャラクターのオリジナルデザインに対して、たとえ些細な違いであっても許容できない方。
  2. キャラクター衣装の再現精度に高い要求があるアプリケーションシナリオを抱える方。
  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化プロセスに不快感を抱く方、またはキャラクターモデルの学習は手動でのみ行うべきであり、キャラクターを軽視しないと信じる方。
  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

画像が見つかりません。