anchorage/アンカレッジ/安克雷奇 (Azur Lane)

• 由于 Civitai 的服务条款，部分图片无法上传。完整的预览图片请见 HUGGINGFACE。
• 此模型包含两个文件。如果您使用的是 a1111 的 WebUI v1.6 或更低版本，您必须同时使用这两个文件！！！。如果您使用的是 WebUI v1.7 或更高版本，则只需像普通 LoRA 一样使用 safetensors 文件即可。
• 已精简的角色标签为：long_hair、breasts、large_breasts、twintails、very_long_hair、bangs、purple_eyes、light_brown_hair、hair_between_eyes、blonde_hair。当角色的核心特征（如发色）不够稳定时，您可以在提示词中手动添加这些标签。
• pt 文件推荐权重为 0.7–1.1，LoRA 权重为 0.5–0.85。
• 图片是使用一些固定提示词和基于数据集聚类生成的提示词生成的，使用了随机种子，排除了人为挑选。您看到的就是您能得到的。
• 未对服装进行专门训练。您可查看我们提供的预览帖以获取对应服装的提示词。
• 本模型使用 577 张图片 训练而成。

如何使用此模型

此模型包含两个文件。如果您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，您必须同时使用这两个文件！！！ 在这种情况下，您需要下载 anchorage_azurlane.pt 和 anchorage_azurlane.safetensors 两个文件，然后将 anchorage_azurlane.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 anchorage_azurlane.safetensors 作为 LoRA 使用。如果您使用的是 WebUI v1.7 或更高版本，只需像常规 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，更多详情请参见 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、anchorage_azurlane.pt と anchorage_azurlane.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、anchorage_azurlane.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に anchorage_azurlane.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 anchorage_azurlane.pt 和 anchorage_azurlane.safetensors 两个文件， 然后将 anchorage_azurlane.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 anchorage_azurlane.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。

触发词为 anchorage_azurlane，精简标签为 long_hair, breasts, large_breasts, twintails, very_long_hair, bangs, purple_eyes, light_brown_hair, hair_between_eyes, blonde_hair。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。

模型训练方式

• 本模型使用 HCP-Diffusion 训练。
• 自动训练框架由 DeepGHS 团队 维护：链接。
• 用于训练的基础模型为 deepghs/animefull-latest。
• 训练数据集为 CyberHarem/anchorage_azurlane 中的 stage3-p480-800，共包含 577 张图片。
• 批量大小为 4，分辨率为 720x720，聚类为 5 个组。
• 正则化数据集的批量大小为 5，分辨率为 720x720，聚类为 20 个组。
• 训练共 5800 步，保存并评估了 40 个检查点。

更多训练细节请参阅 huggingface 仓库 - CyberHarem/anchorage_azurlane。

为何部分预览图与角色形象不符

所有预览图所使用的提示词（可通过点击图片查看）均通过聚类算法自动生成，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随机生成，且未进行任何人工筛选或修改。因此，出现上述情况是可能的。

在实践中，根据我们的内部测试，大多数出现此类问题的模型在实际使用中表现优于预览图所展示的效果。您唯一需要做的可能是调整使用的标签。

我感觉这个模型过拟合或欠拟合，我该怎么办

此处显示的步数是自动选择的。我们也为您推荐其他效果良好的步数供尝试。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/anchorage_azurlane，其中保存了所有步数的模型。此外，我们还发布了训练数据集于 huggingface 数据集 - CyberHarem/anchorage_azurlane，可能对您有帮助。

为何不直接使用筛选后的优质图片？

本模型从数据爬取、训练、生成预览图到发布，整个过程完全自动化，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，我们将非常感激，这对我们的改进至关重要。

为何无法精准生成角色的服装？

当前训练数据来源于多个图片网站，由于整个流程为全自动，难以准确预测角色拥有哪些官方服装。因此，服装生成依赖于对训练数据集中标签的聚类分析，以尽可能还原效果。我们会持续优化这一问题，但目前仍难以彻底解决，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，也适用于生成角色的 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者。
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像时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过程，或认为训练角色模型必须完全手动操作以避免“不敬”者。
5. 觉得生成内容违背自身价值观者。