ark_royal/アーク・ロイヤル/皇家方舟 (Azur Lane)

• 此模型包含两个文件，必须同时使用！！！
• 关联的触发词仅作参考，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；若需更强的泛化能力，可降低至0.5。
• LoRA模型的推荐权重为0.85；若发现污染迹象，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，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。您可查看我们提供的预览帖，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，必须同时使用！！！。在此情况下，您需要下载 ark_royal_azurlane.pt 和 ark_royal_azurlane.safetensors 两个文件，然后将 ark_royal_azurlane.pt 用作纹理反转嵌入，同时将 ark_royal_azurlane.safetensors 用作LoRA。

触发词为 ark_royal_azurlane，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {ark_royal_azurlane:1.15}, blue_eyes, black_hair, short_hair, breasts, large_breasts, cleavage, hair_over_one_eye, smile, bangs。

此模型的训练方式

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

为何部分预览图不像 Ark Royal Azurlane

所有用于生成预览图的提示词（可通过点击图片查看）均通过聚类算法，基于从训练数据集中提取的特征自动生成。图像生成过程中使用的种子也是随机生成的，且图像未经任何筛选或修改。因此，可能出现上述问题。

实际上，根据我们的内部测试，多数遇到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。您唯一可能需要做的，就是调整使用的标签。

我觉得此模型可能存在过拟合或欠拟合，该怎么做？

我们的模型已发布于 huggingface 仓库 - CyberHarem/ark_royal_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于 huggingface 数据集 - CyberHarem/ark_royal_azurlane，可能对您有所帮助。

为何不直接使用筛选得更好的图像？

本模型从数据抓取、训练、生成预览图到发布，整个过程100%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，因为这对我们的工作至关重要。

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自多个图像网站。在全自动流程中，很难精确预测某个角色拥有哪些官方图像。因此，服装生成依赖于基于训练数据集标签的聚类算法，以尽可能还原最佳效果。我们会持续改进此问题，但目前仍是一个无法彻底解决的挑战，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还原角色本身固有特征的能力，以及因其更大数据集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、改变角色姿势，当然也适用于生成角色的NSFW图像！😉。

以下群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 无法容忍角色设计任何细微偏差的用户。
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算法生成图像的潜在随机性的用户。
4. 不适应使用LoRA全自动训练角色模型流程，或认为训练角色模型必须完全手工操作以示尊重的用户。
5. 觉得生成内容违背其价值观的用户。