fang/フェン/芬 (Arknights)

• 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で簡単に使用できます。これらはkohyaスクリプトで訓練されています。
• 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「Pivotal Tunedモデルの使い方」をご覧ください。
• 削減されたキャラクタータグは、動物の耳、長い髪、青い髪、青い目、馬の耳、眼鏡、半フレーム眼鏡、下縁眼鏡、黒縁眼鏡、とても長い髪、馬の娘です。キャラクターの主要な特徴（例：髪の色）が安定しない場合、これらをプロンプトに追加できます。
• 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、選択的フィルタリングは行っていません。ここでご覧になるものが、実際に得られる結果です。
• 衣装用の特別な訓練は行っていません。衣装に対応するプロンプトは、提供されたプレビュー投稿をご確認ください。
• このモデルは243枚の画像で訓練されました。
• 訓練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1095です。全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/fang_arknightsで試してみてください。

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+専用です。

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

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。

(Translated with ChatGPT)

キャラクターウァイフュー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。

このモデルの訓練方法

• このモデルは**kohya-ss/sd-scripts** を使用して訓練され、画像はa1111のWebUIとAPI SDKで生成されています。
• 自動訓練フレームワークはDeepGHSチームが保守しています。
• 訓練に使用されたデータセットは、CyberHarem/fang_arknightsのstage3-p480-1200で、243枚の画像を含んでいます。
• 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1095です。
• 訓練設定ファイルはこちらです。

より詳細な訓練情報および推奨ステップについては、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/fang_arknights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-専用です。

このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 以下を使用している場合は、これらを両方使用する必要があります！！！ この場合、fang_arknights.pt と fang_arknights.safetensors の両方をダウンロードし、fang_arknights.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に fang_arknights.safetensors をLoRAとして使用してください。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 fang_arknights.pt 和 fang_arknights.safetensors 两个文件， 然后将 fang_arknights.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 fang_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。

トリガー語はfang_arknights、削減タグはanimal_ears, long_hair, blue_hair, blue_eyes, horse_ears, glasses, semi-rimless_eyewear, under-rim_eyewear, black-framed_eyewear, very_long_hair, horse_girlです。あるときキャラクターの特徴（例：髪の色）が安定しない場合、これらをプロンプトに追加できます。

なぜ一部のプレビュー画像が彼女のように見えないのか

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（画像をクリックして確認可能）は、訓練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、画像は一切選択や修正を行っていません。したがって、前述の問題が発生する可能性があります。

実際の使用では、当社の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時に優れた結果を出します。必要なのは、使用してい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のように感じられますが、どうすればいいですか？

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。他にも試してみて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/fang_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、訓練データセットはHuggingFaceデータセット - CyberHarem/fang_arknights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か

このモデルのデータ収集、訓練、プレビュー画像の生成、公開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。これは当チームが実施した興味深い実験であり、目的を達成するためにデータフィルタリング、自動訓練、自動公開を含む完全な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いただけますと非常にありがたいです。

なぜ希望するキャラクターの衣装が正確に生成できないのか

現在の訓練データは複数の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つのかを正確に予測することは困難です。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・最適化を図りますが、完全に解決することは難しい課題です。衣装の再現精度は、手動で訓練されたモデルのレベルに及ぶことはほぼありえません。

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高い汎化能力にあります。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. 最小限の差異でも元のキャラクターデザインから逸脱することを受け入れられない方。
2. キャラクター衣装の再現精度に高い要求がある使用シーンを抱える方。
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を用いたキャラクターモデルの完全自動訓練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訓練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いう信念をお持ちの方。
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感じる方。