mint/ミント/薄绿 (Arknights)

• Civitaiの利用規約のため、一部の画像は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、動物の耳、猫の耳、長い髪、リボン、灰色の髪、髪のリボン、黒いリボン、アホ毛、青い目、猫娘、尾、猫の尾です。キャラクターの核心的な特徴（例：髪の色）が安定していない場合、これらのタグをプロンプトに追加してください。
• ptファイルの推奨重みは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。ランダムシードを使用しており、選別は行っていません。ここで表示されているものが、実際に得られる結果です。
• 衣装のため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覧ください。
• このモデルは316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3348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/mint_arknightsで試してください。

このモデルの使用方法

この部分はモデルバージョンv1.5.1またはv2.0+のみに適用されます。

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。

（ChatGPTにより翻訳）

キャラクターのウェイフュアを探している方、または当社の技術に興味がある方は、私たちのDiscordサーバーへどうぞ。

このモデルの訓練方法

• このモデルは**kohya-ss/sd-scripts** を用いて訓練されました。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チームが維持しています。
• 訓練に使用されたデータセットは、CyberHarem/mint_arknights内のstage3-p480-1200で、316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3348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や推奨ステップについては、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/mint_arknightsをご覧ください。

Pivotal Tunedモデルの使用方法

この部分はモデルバージョンv1.5またはv1.4-のみに適用されます。

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、mint_arknights.pt と mint_arknights.safetensors の両方をダウンロードし、mint_arknights.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に mint_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 mint_arknights.pt 和 mint_arknights.safetensors 两个文件， 然后将 mint_arknights.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 mint_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 mint_arknights で、削除されたタグは animal_ears, cat_ears, long_hair, ribbon, grey_hair, hair_ribbon, black_ribbon, ahoge, blue_eyes, cat_girl, tail, cat_tail です。ある特徴（例：髪の色）が安定していない場合、これら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

プレビュー画像に使用されたすべてのプロンプトテキストは、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によって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、画像の選別や修正は一切行っていません。そのため、前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ほとんどが、プレビュー画像よりも実際の使用時により良い結果を出します。あなたが行うべきことは、使用するタグを調整することだけです。

このモデルが過学習または未学習に見える場合、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。他の推奨ステップもご試用ください。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/mint_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/mint_arknightsにも公開しており、ご参考になるでしょう。

なぜ良い画像だけを選んで使わないのですか

当モデルのデータ収集から訓練、プレビュー画像の生成、公開まで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実施した興味深い実験であり、この目的のためにデータフィルタリング、自動訓練、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、ご意見やご提案をいただければ、非常に貴重なフィードバックとなります。

期待するキャラクターの衣装が正確に生成されない理由

現在の訓練データはさまざまな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たクラスタリングを用いて、可能な限り最適な再現を目指しています。この課題には引き続き対応し最適化を試みますが、完全に解決することは難しいでしょう。衣装の再現精度は、手動で訓練されたモデルと同等のレベルに達することはほとんど期待できません。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自体の内在的特性の再現と、より大規模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ジング、もちろんキャラクターのNSFW画像生成などのタスクに最適です！😉

以下のグループには、このモデルの使用をお勧めしません。ご了承ください：

1. キャラクターの原案デザインに、些細な差異でも許容できない方。
2. キャラクターの衣装再現に高い精度が求められる使用シーンでご利用になる方。
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訓練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訓練は手動で行わなければキャラクターを冒涜するという考えをお持ちの方。
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。