Bofuri Full

🚀 Bofuri Full モデル

このモデルは、「防振り: 痛いのは嫌なので防御力に極振りしたいと思います。」という作品の33の異なるコンセプトを用いて訓練されています。テキストから画像を生成する能力を持ち、アニメ調のAIアートを生成できます。

🚀 クイックスタート

このモデルは、diffuserとsafetensorsの両方の形式で共有されています。中間チェックポイントは、checkpointsディレクトリにckpt形式で保存されています。

✨ 主な機能

• 33の異なるコンセプトを用いた訓練により、多様なアニメ画像を生成可能。
• 特定の重み付けスキームを使用して、異なるコンセプト間のバランスを調整。

💻 使用例

基本的な使用法

以下は、いくつかの生成例です。

生成例1

Prompt: BoMaple uniform BoSally unfirom, yuri, in classroom, 4K wallpaper, beautiful eyes

生成例2

Prompt: 2girls, BoMay BoYui, yuri, half body, floating in the sky, cloud, sparkling eyes, 4K wallpaer, anime coloring, official art

生成例3

Prompt: BoKanade casting magic, 4K wallpaper, outdoors

(Negative is mostly variations of: bad hands, lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry)

高度な使用法

コンセプトに関する注意点

• BoMaple sheep formや非人类のコンセプトについては、結果が良くないことが予想されます。特に、モデルはシロップの解剖学的構造やサイズを理解できていないようです（実際、そのサイズは固定されていません）。
• BoKasumi sarashiの場合、bandagesを追加すると結果が改善する可能性があります。
• BoMaple pajamaの場合、stripeを追加すると、アニメに登場するパジャマにより似た画像が生成されます。

プロンプトのフォーマット

• 訓練時には、コンセプト名は画像の先頭に空白で区切って配置されましたが、そうしなくても動作するようです。
• コンセプト名の後にaniscreenを追加すると、アニメスタイルが強調されます。
• 同じ画像に2つのコンセプトを含めることは比較的容易ですが、3つ以上のコンセプトから始めると、多くの場合、奇妙なブレンドが発生することが予想されます。これは、このモデルが多コンセプトシーンであまり訓練されていないためです。

例: Prompt: (BoMaple black armor) BoSally turtleneck BoKasumi, 3girls, 4K wallpaper, ahoge, black hair, brown hair, outdoors, long hair

📚 ドキュメント

データセットの説明

データセットは、こちらのワークフローを用いて準備されています。以下の構成で27031枚の画像が含まれています。

• 7752枚の防振り画像: 主に第1シーズンと第2シーズンの最初の3話のスクリーンショット。
• 19279枚の正則化画像: アニメスタイルでできるだけ多様な画像（写真的なリアリズムの画像は使用されていません）。

モデルは、異なるコンセプト間のバランスを調整するために特定の重み付けスキームを用いて訓練されており、すべての画像が同じ重みではありません。画像ごとの繰り返しを適用した後、1エポックあたり約20万枚の画像が得られます。

訓練の詳細

訓練は、EveryDream2トレーナーを使用し、ACertaintyをベースモデルとして行われました。以下の設定を使用しました。

• 解像度: 512
• 学習率スケジューラー: コサイン学習率スケジューラー、学習率 2.5e-6
• バッチサイズ: 4
• 条件付きドロップアウト: 0.05
• モデルのスケジューラーのconfig.jsonで、ベータスケジューラーをscaler_linearからlinearに変更
• クリップスキップ: 1

公開されているモデルは57751ステップで訓練されていますが、提供されているチェックポイントのうち、34172ステップから始まる3つのチェックポイントはすべて、かなり良い結果を示すようです。

📄 ライセンス

このモデルは、creativeml-openrail-mライセンスの下で公開されています。