mutsuki/睦月/睦月 (Azur Lane)

• 此模型包含两个文件，您必须同时使用它们！！！
• 相关的触发词仅作参考，有时可能需要调整。
• 嵌入模型的推荐权重为1，可提供更高保真度；如需更强的泛化能力，可将权重降低至0.5。
• LoRA模型的推荐权重为0.85；若出现污染迹象，建议降至0.5。
• 预览图使用若干固定测试提示词及从聚类数据集特征衍生的提示词生成，所有图像均采用随机种子，排除了人为挑选。所见即所得。
• 服装未进行专门训练。您可参考我们提供的预览图以获取对应服装的提示词。

如何使用此模型

此模型包含两个文件，您必须同时使用它们！！！。在此情况下，您需要下载 mutsuki_azurlane.pt 和 mutsuki_azurlane.safetensors 两个文件，然后将 mutsuki_azurlane.pt 用作纹理反转嵌入，同时将 mutsuki_azurlane.safetensors 用作 LoRA。

このモデルには2つのファイルがあります。一緒に使う必要があります！！！。 この場合、mutsuki_azurlane.ptとmutsuki_azurlane.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。mutsuki_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にmutsuki_azurlane.safetensorsをLoRAとして使用してください。

这个模型有两个文件。你需要同时使用它们！！！。 在这种情况下，您需要下载mutsuki_azurlane.pt和mutsuki_azurlane.safetensors这两个文件，然后将mutsuki_azurlane.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用mutsuki_azurlane.safetensors作为LoRA。

이 모델은 두 개의 파일이 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우에는 mutsuki_azurlane.pt와 mutsuki_azurlane.safetensors 두 파일을 모두 다운로드하신 다음에 mutsuki_azurlane.pt을 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 mutsuki_azurlane.safetensors을 LoRA로 사용하셔야 합니다。

触发词为 mutsuki_azurlane，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {mutsuki_azurlane:1.15}, animal_ears, cat_ears, brown_hair, open_mouth, green_eyes, twintails, hat, short_twintails, short_hair, ribbon, blush, school_hat, yellow_headwear, low_twintails, animal_ear_fluff, smile, fang, tail, bangs, cat_tail, candy, food, bow, cat_girl, ears_through_headwear。

模型训练方式

本模型使用 HCP-Diffusion 进行训练，自动训练框架由 DeepGHS Team 维护。

为何部分预览图看起来不像 Mutsuki Azurlane

所有预览图所使用的提示文本（点击图片可查看）均通过基于训练数据集特征提取的聚类算法自动生成。图像生成时使用的种子也是随机生成的，且图像未经任何选择或修改。因此，可能出现上述问题。

实际上，根据我们内部测试，多数出现此类问题的模型在实际使用中的表现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，该怎么办？

我们的模型已发布在 huggingface 仓库 - CyberHarem/mutsuki_azurlane_，其中保存了所有训练步骤的模型。同时，我们也将训练数据集发布在 huggingface 数据集 - CyberHarem/mutsukiazurlane，这对您可能有所帮助。

为何不直接使用筛选更优的图像？

本模型从数据采集、训练到生成预览图和发布，整个过程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，因为这些对我们的工作极为宝贵。

为何无法准确生成目标角色的服装？

我们当前的训练数据来源于多个图像网站。在全自动流程中，难以精确预测某个角色拥有哪些官方图像。因此，服装生成依赖于对训练数据集中标签的聚类分析，以尽可能还原最佳效果。我们将持续改进这一问题并尝试优化，但目前仍是一个难以完全解决的挑战，其还原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精准还原角色自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，也适用于生成角色的NSFW图像！😉

对于以下群体，我们不建议使用本模型，并深表歉意：

1. 无法容忍任何角色设计细节偏差的用户；
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算法生成图像潜在随机性的用户；
4. 对使用LoRA全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”的用户；
5. 认为生成图像内容冒犯其价值观的用户。