このモデルの訓練およびそのモデルが生成する画像は、学習目的のみのために行われます。

私は何もしていません、ただの荷揚げ人です。

上記の画像から例のプロンプトを見つけることができます。

推奨重み：1.0~0.6、キャラクターの外観がご希望の条件に合うまで必要に応じて調整してください。

アップスケール値の推奨は約1.5~2.0（特に全身画像の場合）。ノイズ除去強度は0.2です。

良好な表現を得るには、プロンプトの継続的な調整が必要です。

モデルがぼやける傾向がある場合、モデルの重みを調整することで軽減できます。否定プロンプトに 'score_6,score_5,score_4,' を追加し、肯定プロンプトに 'highly detailed,highres' を追加することでも効果があります。

20240725

データセットをより明確な画像に置き換えたことで、このモデルの性能は今後さらに向上するはずです。

まだいくつかの過学習の問題が残っています。

20240721

モデルの性能を向上させるには、より高品質な画像データセットが必要だと考えています。

データセットの品質が十分でないため、モデルはぼやけた出力になりがちですが、モデルの重みを調整することで軽減できます。否定プロンプトに 'score_6,score_5,score_4,' を追加し、肯定プロンプトに 'highly detailed,highres' を追加することでも効果があります。

ヒント：私はCIVITAIにある記事でこの方法を読みました（どの記事かは忘れてしまいました）。元のデータセットには全身や背面の画像が含まれていませんでした。この問題を解決するために、類似したスタイルの全身および背面画像を抽出し、データセットに追加しました。その後、キャプション作成時には画像の特徴のみをタグ付けし、トリガー語は追加しませんでした。訓練後、モデルの学習効果が良好であり、キャラクターが全身および背面の画像で正常に表示されることを確認しました。