Suzu Seitokai Yakuindomo là một manga và anime nổi tiếng với những hình ảnh đỉnh cao và tác phẩm tuyệt vời. Bạn có muốn biết bí quyết để tạo ra những tác phẩm manga và anime chất lượng như vậy? Hãy cùng tìm hiểu nhé!

Cách sử dụng mô hình này

Để sử dụng mô hình này, bạn cần tải xuống hai tệp hagimura_suzu_seitokaiyakuindomo.pt và hagimura_suzu_seitokaiyakuindomo.safetensors. Sau đó, sử dụng hagimura_suzu_seitokaiyakuindomo.pt làm phần nhúng hình ảnh và sử dụng hagimura_suzu_seitokaiyakuindomo.safetensors làm phần LoRA để tạo ra tác phẩm manga và anime độc đáo.

Cách mô hình này được đào tạo

Mô hình này được đào tạo bằng HCP-Diffusion và được bảo trì bởi DeepGHS Team.

Tại sao một số hình ảnh xem trước không giống như Hagimura Suzu Seitokaiyakuindomo

Tất cả các văn bản gợi ý được sử dụng trên các hình ảnh xem trước (có thể được xem bằng cách nhấp vào hình ảnh) được tạo tự động bằng cách sử dụng thuật toán nhóm dữ liệu dựa trên thông tin đặc trưng được trích xuất từ tập dữ liệu đào tạo. Mã hạt được sử dụng trong quá trình tạo hình ảnh cũng được tạo ngẫu nhiên, và các hình ảnh không trải qua bất kỳ sự chọn lọc hoặc chỉnh sửa nào. Do đó, có khả năng xảy ra các vấn đề đã đề cập.

Trong thực tế, dựa trên bài kiểm tra nội bộ của chúng tôi, hầu hết các mô hình gặp vấn đề này thực hiện tốt hơn trong việc sử dụng thực tế so với những gì được thấy trong hình ảnh xem trước. Điều duy nhất bạn cần làm là điều chỉnh các nhãn bạn đang sử dụng.

Làm sao để xử lý tình huống mô hình bị overfitting hoặc underfitting

Mô hình của chúng tôi đã được xuất bản trên kho chứa huggingface – CyberHarem/hagimura_suzu_seitokaiyakuindomo, nơi lưu trữ các mô hình của tất cả các bước. Ngoài ra, chúng tôi cũng công bố tập dữ liệu đào tạo trên bộ dữ liệu huggingface – CyberHarem/hagimura_suzu_seitokaiyakuindomo, có thể hữu ích cho bạn.

Tại sao không chỉ sử dụng các hình ảnh được lựa chọn tốt hơn

Quá trình của mô hình của chúng tôi, từ thu thập dữ liệu đến đào tạo, tạo hình ảnh xem trước và công bố, đều được thực hiện tự động mà không có sự can thiệp của con người. Đây là một thí nghiệm thú vị được thực hiện bởi nhóm của chúng tôi, và vì mục đích này, chúng tôi đã phát triển một hệ thống cơ sở hạ tầng phần mềm hoàn chỉnh, bao gồm lọc dữ liệu, đào tạo tự động và công bố tự động. Do đó, nếu có thể, chúng tôi rất hoan nghênh phản hồi hoặc đề xuất nhiều hơn vì chúng rất có giá trị đối với chúng tôi.

Tại sao không thể tạo ra trang phục nhân vật mong muốn một cách chính xác

Dữ liệu đào tạo hiện tại của chúng tôi được lấy từ các trang web hình ảnh khác nhau, và đối với một dây chuyền hoàn toàn tự động, khó khăn để dự đoán chính xác những hình ảnh chính thức mà một nhân vật sở hữu. Do đó, việc tạo ra trang phục dựa trên nhóm hóa dữ liệu dựa trên nhãn từ tập dữ liệu đào tạo nhằm tạo ra bản tái hiện tốt nhất có thể. Chúng tôi sẽ tiếp tục giải quyết vấn đề này và cố gắng tối ưu hóa, nhưng vấn đề này không thể hoàn toàn được giải quyết. Độ chính xác trong việc tái hiện trang phục cũng không thể tương đương với mô hình được đào tạo thủ công.

Thực tế cho thấy, điểm mạnh lớn nhất của mô hình này là khả năng tái hiện các đặc điểm bên trong của các nhân vật và khả năng tổng quát tương đối mạnh mẽ, nhờ vào tập dữ liệu lớn hơn. Do đó, mô hình này rất phù hợp để thay đổi trang phục, đặt nhân vật trong các tư thế và, tất nhiên, tạo ra hình ảnh không phù hợp cho người lớn của nhân vật! 😉

Với những nhóm sau đây, không nên sử dụng mô hình này và chúng tôi thành thật xin lỗi:

1. Những người không thể chịu được bất kỳ sự sai khác nào so với thiết kế nhân vật gốc, ngay cả với chi tiết nhỏ nhất.
2. Những người đang đối mặt với các tình huống ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao trong việc tái hiện trang phục nhân vật.
3. Những người không thể chấp nhận tính ngẫu nhiên có thể xảy ra trong hình ảnh được tạo ra bằng trí tuệ nhân tạo dựa trên thuật toán Stable Diffusion.
4. Những người không thoải mái với quá trình đào tạo mô hình nhân vật bằng LoRA một cách hoàn toàn tự động, hoặc những người tin rằng việc đào tạo mô hình nhân vật phải được thực hiện hoàn toàn thông qua các hoạt động thủ công để tránh xâm phạm danh dự của nhân vật.
5. Những người cảm thấy nội dung hình ảnh được tạo ra xúc phạm đến giá trị của họ.