izuna/久田イズナ/泉奈 (Blue Archive)

• 由于 Civitai 的服务条款，部分图片无法上传。完整预览图请见 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。详细说明请参见描述中的“如何使用 Pivotal Tuned 模型”。
• 已精简的角色标签包括：动物耳朵、狐狸耳朵、狐狸女孩、动物耳绒毛、黄眼睛、棕发、粉红色光晕、光晕、短发、狐狸尾巴、尾巴、发饰、胸部、眼间头发、尖牙、中等胸部、皮肤尖牙、护目镜帽。当角色核心特征（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，随机种子已启用，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。
• 本模型使用 1360 张图片 训练。
• 训练配置文件请见 这里。
• 我们自动选择的步数为 4615，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/izuna_bluearchive 中尝试其他推荐步数。

如何使用本模型

此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。本模型使用 kohya 脚本进行训练。

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。

(Translated with ChatGPT)

如果您正在寻找模型中的女仆角色，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

• 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。
• 训练所用数据集为 CyberHarem/izuna_bluearchive 中的 stage3-p480-1200，共包含 1360 张图像。
• 我们自动选择的步数为 4615，以平衡模型的保真度与可控性。
• 训练配置文件请见 这里。

更多训练细节及推荐步数，请参阅 huggingface 仓库 - CyberHarem/izuna_bluearchive。

如何使用 Pivotal Tuned 模型

此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，请务必同时使用这两个文件！！！ 在此情况下，您需要下载 izuna_bluearchive.pt 和 izuna_bluearchive.safetensors 两个文件，然后将 izuna_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 izuna_bluearchive.safetensors 作为 LoRA 加载。若您使用的是 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 模型现已得到 a1111 WebUI 官方支持，详情请参见 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、izuna_bluearchive.pt と izuna_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、izuna_bluearchive.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に izuna_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 izuna_bluearchive.pt 和 izuna_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 izuna_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 izuna_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 izuna_bluearchive，精简标签为 animal_ears, fox_ears, fox_girl, animal_ear_fluff, yellow_eyes, brown_hair, pink_halo, halo, short_hair, fox_tail, tail, hair_ornament, breasts, hair_between_eyes, fang, medium_breasts, skin_fang, visor_cap。当某些特征（如发色）在某些情况下不够稳定时，您可以将这些标签添加到提示词中。

为什么部分预览图看起来不像她

用于预览图的所有提示词（可通过点击图片查看）均通过聚类算法自动生成，算法基于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。

在实际使用中，根据我们的内部测试，大多数出现此类问题的模型在真实应用中的表现，往往优于预览图所展示的效果。您唯一需要做的可能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？

此处显示的步数是自动选择的。我们还为您推荐了其他优质步数供尝试。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/izuna_bluearchive，所有步数的模型均已保存。同时，我们也发布了训练数据集于 huggingface 数据集 - CyberHarem/izuna_bluearchive，可能对您有帮助。

为什么不直接使用效果更好的图片？

本模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，全过程 100% 自动化，无人工干预。这是我们团队的一项有趣实验，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，若您能提供反馈或建议，我们将非常感激，因为它们对我们至关重要。

为什么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片网站，对于全自动流程而言，难以准确预测某个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。我们将持续改进此问题，但仍难以彻底解决。服装还原的精度也难以达到人工训练模型的水平。

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，以及因数据集规模较大而具备的较强泛化能力。因此，本模型非常适合用于更换服装、调整角色姿态，当然，也包括生成角色的 NSFW 图像！😉

对于以下人群，我们不建议使用本模型，并深表歉意：

1. 无法容忍任何与原角色设计偏差，哪怕是最微小细节的用户。
2. 应用场景对角色服装还原精度要求极高的用户。
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像的潜在随机性的用户。
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依赖人工操作以避免对角色不敬的用户。
5. 认为生成图像内容违背自身价值观的用户。