midori/才羽ミドリ/绿 (Blue Archive)

• 由于 Civitai 的服务条款，部分图片无法上传。完整的预览图片可在 HUGGINGFACE 查看。
• 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，这些模型是使用 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”。
• 已精简的角色标签包括：金色头发、动物耳朵、假动物耳朵、动物耳耳机、耳机、蝴蝶结、短发、猫耳耳机、光环、绿色眼睛、发饰蝴蝶结、尾巴、绿色光环、猫尾、绿色蝴蝶结。当角色的核心特征（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 权重为 0.5-0.85。
• 图像使用一些固定提示词和基于数据集的聚类提示词生成，采用随机种子，排除了人为挑选。您看到的就是您能得到的。
• 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。
• 该模型使用 1272 张图片 训练而成。
• 训练配置文件请见 此处。
• 我们自动选择的步骤为 5312，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/midori_bluearchive 尝试其他推荐步骤。

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 一样轻松使用它。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/midori_bluearchive 中的 stage3-p480-1200，包含 1272 张图片。
• 我们自动选择的步骤为 5312，以平衡模型的保真度与可控性。
• 训练配置文件请见 此处。

有关更多训练细节和推荐步骤，请参阅 huggingface 仓库 - CyberHarem/midori_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！！！ 在这种情况下，您需要下载 midori_bluearchive.pt 和 midori_bluearchive.safetensors，然后将 midori_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 midori_bluearchive.safetensors 作为 LoRA 加载。如果您使用的是 WebUI v1.7+，只需像普通 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 的官方支持，更多详情请见 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、midori_bluearchive.pt と midori_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、midori_bluearchive.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に midori_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 midori_bluearchive.pt 和 midori_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 midori_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 midori_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 midori_bluearchive，精简标签为 blonde_hair, animal_ears, fake_animal_ears, animal_ear_headphones, headphones, bow, short_hair, cat_ear_headphones, halo, green_eyes, hair_bow, tail, green_halo, cat_tail, green_bow。当某些特征（如发色）偶尔不稳定时，您可以将这些标签添加到提示词中。

为何部分预览图与角色不符

所有预览图所使用的提示词（可通过点击图片查看）均是基于训练数据集中提取的特征信息，通过聚类算法自动生成的。图像生成时使用的种子也是随机的，且图像未经任何人工筛选或修改。因此，出现上述问题的可能性是存在的。

实际使用中，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所示效果。您唯一需要做的可能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？

您所看到的步骤是系统自动选择的。我们还为您推荐了其他优秀的步骤供您尝试。请点击 此处 选择您偏好的步骤。

我们的模型已发布在 huggingface 仓库 - CyberHarem/midori_bluearchive，其中保存了所有步骤的模型。此外，我们在 huggingface 数据集 - CyberHarem/midori_bluearchive 上发布了训练数据集，可能对您有所帮助。

为何不直接使用更精选的图片？

本模型从数据爬取、训练，到生成预览图和发布，全过程 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、自动训练和自动发布。因此，若您能提供反馈或建议，我们将极为感激，因为这对我们的项目至关重要。

为何无法准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，对于完全自动化的流程而言，很难准确预测某角色拥有哪些官方图片。因此，服装生成依赖于训练数据集中标签的聚类分析，以尽可能还原最佳效果。我们会持续改进这一问题并尝试优化，但目前仍是一个难以彻底解决的挑战，其还原精度也难以与人工训练模型相媲美。

事实上，本模型最大的优势在于能够精准还原角色本身的固有特征，以及凭借更大数据集所具备的较强泛化能力。因此，本模型非常适合用于更换服装、调整角色姿势，当然也包括生成角色的 NSFW 图像！😉

以下用户群体不建议使用本模型，我们深表歉意：

1. 对角色原设计的任何细微偏差都无法容忍者。
2. 对角色服装还原精度要求极高者。
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像中潜在随机性者。
4. 不适应使用 LoRA 自动训练角色模型的流程，或认为训练角色模型必须完全手动操作以示尊重者。
5. 认为生成内容违背自身价值观者。