noa/生塩ノア/诺亚 (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。详细操作请参见描述中的“如何使用 Pivotal Tuned 模型”。
• 已精简的角色标签包括：长发、光环、机械光环、灰发、紫眼、乳房、白发、大乳房、极长发、齐刘海。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 文件的推荐权重为 0.7-1.1，LoRA 的推荐权重为 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，采样种子为随机，排除了人为挑选。您看到的就是您能获得的效果。
• 服装方面未进行专门训练。您可参考我们提供的预览图获取对应服装的提示词。
• 本模型使用 1300 张图像 训练。
• 训练配置文件见 这里。
• 我们自动选择的步骤为 1705，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/noa_bluearchive 中尝试其他推荐步骤。

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。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。

(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

• 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/noa_bluearchive 中的 stage3-p480-1200，包含 1300 张图像。
• 我们自动选择的步骤为 1705，以平衡模型的保真度与可控性。
• 训练配置文件见 这里。

更多训练细节与推荐步骤，请查看 huggingface 仓库 - CyberHarem/noa_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，请务必同时使用这两个文件！ 此情况下，您需要下载 noa_bluearchive.pt 和 noa_bluearchive.safetensors，然后将 noa_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹，同时将 noa_bluearchive.safetensors 作为 LoRA 加载。若您使用的是 WebUI v1.7 或更高版本，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 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、noa_bluearchive.pt と noa_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、noa_bluearchive.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に noa_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 noa_bluearchive.pt 和 noa_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 noa_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 noa_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 noa_bluearchive，已精简标签为 long_hair, halo, mechanical_halo, grey_hair, purple_eyes, breasts, white_hair, large_breasts, very_long_hair, blunt_bangs。当某些特征（如发色）有时不够稳定时，您可将这些标签添加到提示词中。

为何部分预览图与角色形象不符

所有预览图中使用的提示词（点击图片可查看）均通过基于训练数据集提取特征信息的聚类算法自动生成，图像生成所用种子为随机，且未进行任何人工选取或修改。因此，可能出现上述情况。

实际使用中，根据我们的内部测试，多数出现此类问题的模型表现往往优于预览图中所见。您唯一可能需要做的，就是调整所使用的标签。

我觉得模型可能过拟合或欠拟合，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质步骤供尝试。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/noa_bluearchive，其中保存了所有步骤的模型。此外，我们也在 huggingface 数据集 - CyberHarem/noa_bluearchive 发布了训练数据集，这可能对您有所帮助。

为何不直接使用筛选后的优质图片？

本模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，整个流程完全自动化，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、自动训练和自动化发布。因此，若您能提供反馈或建议，将对我们非常宝贵。

为何无法精准生成角色的期望服饰？

目前训练数据来源于各类图片网站，由于整个流程为全自动，难以精准预测角色所拥有的官方图像。因此，服饰生成依赖于基于训练数据集中标签的聚类分析，力求实现最佳还原效果。我们会持续改进该问题，但仍难以彻底解决。服饰还原的精确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还原角色本身的固有特征及较强的泛化能力，这得益于其较大的数据集。因此，本模型非常适合用于更换服饰、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，我们深表遗憾：

1. 无法容忍角色设计有任何细微偏差的用户。
2. 对角色服饰还原精度要求极高的应用场景用户。
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像中可能存在的随机性用户。
4. 不适应使用 LoRA 自动训练角色模型的流程，或认为角色模型训练必须完全手动操作以示尊重的用户。
5. 认为生成内容违背自身价值观的用户。