mutsuki/浅黄ムツキ/睦月 (Blue Archive)
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关于此版本
模型描述
- 由于 Civitai 的服务条款，部分图像无法上传。完整的预览图像请见 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，它们是通过 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”。
- 精简后的角色标签包括：长发、光环、紫色眼睛、发饰、白发、侧马尾、灰发、尖耳、发花、胸部。当角色的核心特征（如发色）不够稳定时，您可以将这些标签添加到提示词中。
- pt 文件的推荐权重为 0.7–1.1，LoRA 的权重为 0.5–0.85。
- 图像使用一些固定提示词和基于数据集聚类的提示词生成。采用了随机种子，排除了人为挑选。您看到的就是您能得到的。
- 服装未进行专门训练。您可查看我们提供的预览帖，获取与服装对应的提示词。
- 本模型使用 1400 张图像 进行训练。
- 训练配置文件见 这里。
- 我们自动选择的步骤为 5808，以平衡模型的保真度与可控性。以下是所有步骤的概览。您可以在 huggingface 仓库 - CyberHarem/mutsuki_bluearchive 中尝试其他推荐步骤。
如何使用此模型
本部分内容仅适用于模型版本 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。
(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。
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/mutsuki_bluearchive 中的
stage3-p480-1200，共包含 1400 张图像。 - 我们自动选择的步骤为 5808，以平衡模型的保真度与可控性。
- 训练配置文件见 这里。
如需更多训练细节与推荐步骤，请参阅 huggingface 仓库 - CyberHarem/mutsuki_bluearchive。
如何使用 Pivotal Tuned 模型
本部分内容仅适用于模型版本 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！！！ 在此情况下，您需要下载 mutsuki_bluearchive.pt 和 mutsuki_bluearchive.safetensors，然后将 mutsuki_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 mutsuki_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、mutsuki_bluearchive.pt と mutsuki_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、mutsuki_bluearchive.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に mutsuki_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 mutsuki_bluearchive.pt 和 mutsuki_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 mutsuki_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 mutsuki_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 mutsuki_bluearchive，精简标签为 long_hair, halo, purple_eyes, hair_ornament, white_hair, side_ponytail, grey_hair, pointy_ears, hair_flower, breasts。当某些特征（如发色）有时不够稳定时，您可以将这些标签添加到提示词中。
为何部分预览图像看起来不像角色
所有预览图像所使用的提示词（可通过点击图像查看）均通过聚类算法自动生成，依据从训练数据集中提取的特征信息。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筛选或修改。因此，可能出现上述问题。
实际上，根据我们的内部测试，大多数出现此类问题的模型在真实使用中的表现，往往优于预览图像所呈现的效果。您可能需要做的，只是调整所使用的标签。
我觉得这个模型可能过拟合或欠拟合，我该怎么办？
您看到的步骤是自动选择的。我们也为您推荐了其他优秀步骤供尝试。点击 此处 选择您喜欢的步骤。
我们的模型已发布于 huggingface 仓库 - CyberHarem/mutsuki_bluearchive，其中保存了所有步骤的模型。此外，我们还将训练数据集发布于 huggingface 数据集 - CyberHarem/mutsuki_bluearchive，可能对您有帮助。
为什么不直接使用筛选出的更好图像？
本模型从数据抓取、训练、生成预览图像到发布，全过程 100% 自动化，无人工干预。这是我们的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、自动训练与自动化发布。因此，若您能提供反馈或建议，我们将非常感激，因为这对我们的工作至关重要。
为何无法精确生成期望的角色服装？
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，准确预测某角色拥有哪些官方图像非常困难。因此，服装生成依赖于基于训练数据集中标签的聚类，以期获得最佳还原效果。我们将持续改进此问题并尝试优化，但该挑战无法完全解决。服装还原的准确度也不太可能达到人工训练模型的水平。
事实上，本模型最大的优势在于还原角色本身固有特征，以及因其更大数据集带来的较强泛化能力。因此，本模型非常适合用于更换服装、调整角色姿势，当然，也适用于生成角色的 NSFW 图像！😉
以下群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：
- 无法容忍角色设计出现任何细微偏差者。
- 对角色服装还原精度要求极高者。
- 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像时潜在随机性者。
- 对使用 LoRA 自动训练角色模型的过程感到不适，或认为训练角色模型必须完全手动操作以避免“不敬”者。
- 认为生成图像内容违背其价值观者。