kazusa/杏山カズサ/和纱 (Blue Archive)

• 由于 Civitai 的使用条款，部分图片无法上传。完整的预览图片请见 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，请参阅描述中的“如何使用 Pivotal Tuned 模型”以获取详细信息。
• 精简后的角色标签包括：黑发、猫耳、动物耳、彩色内发、多色发、粉发、短发、光环、双色发、额外耳朵、红眼、发饰、发夹、粉光环、胸部、粉眼。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 文件推荐权重为 0.7–1.1，LoRA 权重为 0.5–0.85。
• 图片使用一些固定提示词和基于数据集的聚类提示词生成，随机种子已被使用，排除了人为挑选。您所看到的就是您能得到的。
• 服装方面未进行专门训练。您可参考我们提供的预览帖获取对应服装的提示词。
• 本模型使用 1362 张图片训练而成。
• 训练配置文件见 这里。
• 我们自动选择的步骤为 4956，以平衡模型的保真度与可控性。以下是所有步骤的概览，您可在 huggingface 仓库 - CyberHarem/kazusa_bluearchive 尝试其他推荐步骤。

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。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。

(翻译自 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，可加入我们的 Discord 服务器。

本模型的训练方式

• 本模型使用 kohya-ss/sd-scripts 训练，图片由 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/kazusa_bluearchive 中的 stage3-p480-1200，共包含 1362 张图片。
• 我们自动选择的步骤为 4956，以平衡模型的保真度与可控性。
• 训练配置文件见 这里。

有关更多训练细节及推荐步骤，请参阅 huggingface 仓库 - CyberHarem/kazusa_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。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 kazusa_bluearchive.pt 和 kazusa_bluearchive.safetensors，然后将 kazusa_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 kazusa_bluearchive.safetensors 作为 LoRA 使用。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 模型现已得到 a1111 WebUI 的官方支持，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、kazusa_bluearchive.pt と kazusa_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、kazusa_bluearchive.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に kazusa_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 kazusa_bluearchive.pt 和 kazusa_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 kazusa_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 kazusa_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。

(翻译自 ChatGPT)

触发词为 kazusa_bluearchive，精简标签为 black_hair, cat_ears, animal_ears, colored_inner_hair, multicolored_hair, pink_hair, short_hair, halo, two-tone_hair, extra_ears, red_eyes, hair_ornament, hairclip, pink_halo, breasts, pink_eyes。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生成的，且图片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。

在实际使用中，根据我们内部测试，大多数出现此类问题的模型，其真实表现通常优于预览图所展示的效果。您可能唯一需要做的，就是调整所使用的标签。

我觉得该模型可能过拟合或欠拟合，我该怎么办？

此处显示的步骤为自动选择的。我们还为您推荐了其他优质步骤供尝试。点击 此处 选择您偏爱的步骤。

我们的模型已发布于 huggingface 仓库 - CyberHarem/kazusa_bluearchive，其中保存了所有步骤的模型。此外，我们还发布了训练数据集于 huggingface 数据集 - CyberHarem/kazusa_bluearchive，或对您有所帮助。

为何不直接使用筛选后的优质图片？

本模型的整个流程——从数据采集、训练，到生成预览图和发布——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，为此我们构建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。

为何无法精确生成角色的期望服装？

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，准确预测每个角色拥有哪些官方服装图像具有挑战性。因此，服装生成依赖于基于训练数据集标签的聚类，以尽可能还原效果。我们将持续改进这一问题，但目前仍难以完全解决。服装还原的精度也难以达到人工训练模型的水平。

事实上，本模型最大的优势在于能精准还原角色本身的固有特征，并因其更大规模的数据集而具备较强的泛化能力。因此，本模型非常适合用于更换服装、调整角色姿势，当然也包括生成角色的 NSFW 图像！😉

对于以下群体，我们不建议使用本模型，并深表遗憾：

1. 对原角色设计有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的应用场景使用者。
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像中可能存在的随机性者。
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. 认为生成内容违背其价值观者。