toki/飛鳥馬トキ/时 (Blue Archive)

• 由于 Civitai 的服务条款，部分图片无法上传。完整预览图片请见 HUGGINGFACE。
• 对于模型版本 v1.5.1 或 v2.0+，您可像使用其他 LoRA 一样直接在 WebUI 中使用，本模型使用 kohya 脚本训练。
• 对于模型版本 v1.5 或 v1.4-，您必须同时使用两个文件才能运行，请参阅描述中的“如何使用 Pivotal Tuned 模型”获取详细说明。
• 已精简的角色标签包括：金色头发、蓝色眼睛、蓝色光晕、光晕、蝴蝶结、胸部、蓝色蝴蝶结、辫子、长发、中等胸部、动物耳朵、假动物耳朵、兔耳、极长发、发带、蓝色发带、多色头发。当角色核心特征（如发色）不够稳定时，您可以在提示词中添加这些标签。
• pt 文件推荐权重为 0.7–1.1，LoRA 权重推荐为 0.5–0.85。
• 图片使用部分固定提示词和基于数据集聚类的提示词生成，采用随机种子，排除了人为挑选。您看到的就是您能获得的效果。
• 服装未进行专门训练。您可查看我们提供的预览图以获取对应服装的提示词。
• 本模型使用 1419 张图像进行训练。
• 训练配置文件请见 这里。
• 我们自动选择的训练步数为 2952，以在模型保真度与可控性之间取得平衡。所有步骤概览如下。您可在 huggingface 仓库 - CyberHarem/toki_bluearchive 中尝试其他推荐步数。

如何使用本模型

本部分仅适用于模型版本 v1.5.1 或 v2.0+。

您可以像使用其他 LoRA 一样直接使用。本模型使用 kohya 脚本训练。

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。

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。

(由 ChatGPT 翻译)

如果您正在寻找模型中的女角色，或对我们的技术感兴趣，欢迎加入我们的 Discord 服务器。

本模型如何训练

• 本模型使用 kohya-ss/sd-scripts 训练，图像由 a1111 的 WebUI 和 API SDK 生成。
• 自动训练框架 由 DeepGHS 团队 维护。
• 用于训练的数据集为 CyberHarem/toki_bluearchive 中的 stage3-p480-1200，包含 1419 张图像。
• 我们自动选择的训练步数为 2952，以在模型保真度与可控性之间取得平衡。
• 训练配置文件请见 这里。

更多训练细节与推荐步数，请参阅 huggingface 仓库 - CyberHarem/toki_bluearchive。

如何使用 Pivotal Tuned 模型

本部分仅适用于模型版本 v1.5 或 v1.4-。

本模型包含两个文件！若您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，必须同时使用这两个文件！ 此时，您需要下载 toki_bluearchive.pt 和 toki_bluearchive.safetensors，然后将 toki_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 toki_bluearchive.safetensors 作为 LoRA 加载。若您使用的是 WebUI v1.7+，则只需像使用常规 LoRA 一样使用 safetensors 文件即可。这是因为嵌入式 LoRA/Lycoris 模型现已获得 a1111 WebUI 官方支持，详情请见 此处。

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、toki_bluearchive.pt と toki_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、toki_bluearchive.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に toki_bluearchive.safetensors をLoRAとして使用します。 webui v1.7+を使用している場合、一般的なLoRAsのように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に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 toki_bluearchive.pt 和 toki_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 toki_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 toki_bluearchive.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。

(由 ChatGPT 翻译)

触发词为 toki_bluearchive，精简标签为 blonde_hair, blue_eyes, blue_halo, halo, bow, breasts, blue_bow, braid, long_hair, medium_breasts, animal_ears, fake_animal_ears, rabbit_ears, very_long_hair, hairband, blue_hairband, multicolored_hair。当某些特征（如发色）偶尔不稳定时，您可将这些标签添加至提示词中。

为何部分预览图看起来不像角色

所有预览图使用的提示词（点击图片可查看）均通过聚类算法自动生成，算法依据从训练数据集中提取的特征信息。图像生成所用种子也随机产生，且未进行任何人工筛选或修改。因此，可能出现上述问题。

实践中，根据我们的内部测试，大多数出现此类问题的模型在实际使用中表现优于预览图效果。您可能唯一需要做的，是调整所使用的标签。

我觉得此模型可能过拟合或欠拟合，该怎么办？

您看到的步数是自动选择的。我们也为您推荐其他优质步数供尝试。请点击 此处 选择您喜欢的步数。

我们的模型已发布于 huggingface 仓库 - CyberHarem/toki_bluearchive，其中保存了所有步骤的模型。此外，我们也将训练数据集发布于 huggingface 数据集 - CyberHarem/toki_bluearchive，可能对您有帮助。

为何不直接使用更精选的图像？

本模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，整个流程 100% 自动化，无人工干预。这是我们团队进行的一项有趣实验，为此我们开发了一整套软件基础设施，包括数据过滤、自动训练与自动发布。因此，若您能提供反馈或建议，我们将非常感激，这些对我们的改进极具价值。

为何无法准确生成期望的角色服装？

目前训练数据来源于多个图像网站，对于全自动流程而言，难以精准预测某角色拥有哪些官方图像。因此，服装生成依赖于基于训练数据集标签的聚类分析，以尽可能还原最佳效果。我们将持续优化此问题，但难以完全解决。服装还原的准确性也难以与人工训练模型相媲美。

事实上，本模型的最大优势在于精准还原角色本身的固有特征，以及因数据量更大而具备的较强泛化能力。因此，本模型非常适合用于换装、角色摆姿，当然也适合生成角色的 NSFW 图像！😉

对于以下群体，我们不建议使用本模型，并深表歉意：

1. 无法容忍角色设计中任何细微偏差的使用者。
2. 对角色服装还原精度要求极高的应用场景使用者。
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像中潜在随机性的使用者。
4. 不适应使用 LoRA 自动训练角色模型流程的使用者，或认为训练角色模型必须完全手动操作以示尊重的使用者。
5. 认为生成图像内容违背其价值观的使用者。