miyu/霞沢ミユ/美游 (Blue Archive)

• 由于 Civitai 的服务条款，部分图片无法上传。完整的预览图片请访问 HUGGINGFACE。
• 对于模型版本 v1.5.1 或 v2.0+，您可以像使用其他 LoRA 一样直接在 WebUI 中使用它们，它们是使用 kohya 脚本训练的。
• 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。详情请参见描述中的“如何使用 Pivotal Tuned 模型”。
• 经过剪枝的角色标签包括：黑发、长发、红眼、光环、头上树叶、ahoge、动物耳朵、兔耳、假动物耳朵。当角色的核心特征（例如发色）不够稳定时，您可以在提示词中添加这些标签。
• pt 文件的推荐权重为 0.7–1.1，LoRA 的推荐权重为 0.5–0.85。
• 图片是使用一些固定提示词和基于数据集的聚类提示词生成的，使用了随机种子，排除了精心挑选。您看到的就是您能得到的。
• 服装没有进行专门训练。您可以查看我们提供的预览帖子以获取对应服装的提示词。
• 该模型使用 1395 张图像 进行训练。
• 训练配置文件见 这里。
• 我们自动选择的步数为 5445，以平衡模型的保真度与可控性。 以下是所有步数的概览，您可以在 huggingface 仓库 - CyberHarem/miyu_bluearchive 中尝试其他推荐步数。

如何使用此模型

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 一样直接使用它。我们使用 kohya 脚本训练了此模型。

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。

(Translated with ChatGPT)

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。

模型训练方式

• 该模型使用 kohya-ss/sd-scripts 进行训练，图像通过 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/miyu_bluearchive 中的 stage3-p480-1200，包含 1395 张图像。
• 我们自动选择的步数为 5445，以平衡模型的保真度与可控性。
• 训练配置文件见 这里。

有关更多训练细节和推荐步数，请参阅 huggingface 仓库 - CyberHarem/miyu_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-。

此模型包含两个文件。如果您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，必须同时使用这两个文件！！！ 在此情况下，您需要下载 miyu_bluearchive.pt 和 miyu_bluearchive.safetensors，然后将 miyu_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时将 miyu_bluearchive.safetensors 作为 LoRA 使用。如果您使用的是 webui v1.7+，只需像常规 LoRA 一样使用 safetensors 文件即可。 这是因为嵌入式 LoRA/Lycoris 模型现已得到 a1111 的 WebUI 官方支持，详细信息请参阅此处。

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、miyu_bluearchive.pt と miyu_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、miyu_bluearchive.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に miyu_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 miyu_bluearchive.pt 和 miyu_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 miyu_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 miyu_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。

(Translated with ChatGPT)

触发词为 miyu_bluearchive，剪枝后的标签为 black_hair, long_hair, red_eyes, halo, leaf_on_head, ahoge, animal_ears, rabbit_ears, fake_animal_ears。当某些特征（例如发色）有时不够稳定时，您可以在提示词中添加这些标签。

为何部分预览图看起来不像该角色

所有预览图中使用的提示词（可通过点击图片查看）均通过基于训练数据集提取的特征信息，使用聚类算法自动生成。图像生成时使用的种子也是随机生成的，且图像未经过任何人工挑选或修改。因此，可能出现上述问题。

实际上，根据我们的内部测试，大多数遇到此类问题的模型在实际使用中的表现，往往优于预览图中的效果。您唯一可能需要做的，就是调整所使用的标签。

我觉得此模型可能存在过拟合或欠拟合，我该怎么办？

您所看到的步数是自动选择的。 我们还为您推荐了其他优秀步数以供尝试。点击此处选择您喜欢的步数。

我们的模型已发布在 huggingface 仓库 - CyberHarem/miyu_bluearchive，其中保存了所有步数的模型。同时，我们也在 huggingface 数据集 - CyberHarem/miyu_bluearchive 发布了训练数据集，这可能对您有帮助。

为何不直接使用筛选后的优质图片？

本模型从数据爬取、训练、生成预览图到发布，整个流程 100% 自动化，无任何人工干预。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、自动训练和自动化发布。因此，如果您能提供反馈或建议，我们将非常感激，因为它们对我们极为宝贵。

为何无法准确生成目标角色的服装？

我们当前的训练数据来源于多个图像网站，对于全自动流程而言，精确预测某个角色拥有哪些官方图像十分困难。因此，服装生成依赖于对训练数据集中标签的聚类分析，以尽可能实现最佳还原。我们将持续改进这一问题，但目前尚无法完全解决。服装还原的准确度也难以达到人工训练模型的水平。

事实上，本模型最大的优势在于忠实还原角色本身固有的特征，并凭借其更大的数据集展现出较强的泛化能力。因此，本模型非常适合用于更换服装、调整角色姿势，当然，也适合生成角色的 NSFW 图像！😉

以下群体不建议使用本模型，我们深表歉意：

1. 无法容忍角色设计有任何细微偏差的人士。
2. 对角色服装还原准确性要求极高的人士。
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像潜在随机性的人士。
4. 不适应使用 LoRA 自动训练角色模型流程，或认为训练角色模型必须完全手动操作以避免不尊重角色的人士。
5. 觉得生成图像内容违背其价值观的人士。