fubuki/吹雪/吹雪 (Azur Lane)

• 此模型包含两个文件，您必须同时使用它们！！！
• 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；如需更强的泛化能力，可将其降低至0.5。
• LoRA模型的推荐权重为0.85；如有污染迹象，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，采样种子随机，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，您必须同时使用它们！！！。 此情况下，您需要下载 fubuki_azurlane.pt 和 fubuki_azurlane.safetensors 两个文件，然后将 fubuki_azurlane.pt 用作纹理反转嵌入，同时将 fubuki_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、fubuki_azurlane.ptとfubuki_azurlane.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。fubuki_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にfubuki_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fubuki_azurlane.pt和fubuki_azurlane.safetensors这两个文件，然后将fubuki_azurlane.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用fubuki_azurlane.safetensors作为LoRA。

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

触发词为 fubuki_azurlane，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {fubuki_azurlane:1.15}, blue_hair, yellow_eyes, short_hair, animal_ears, hair_ornament, bell, open_mouth, hair_bell, smile, fox_ears, jingle_bell, blush, fang, breasts。

模型如何训练

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

为何部分预览图看起来不像芙布姬·碧蓝航线

所有用于生成预览图的提示词（点击图片可查看）均通过聚类算法自动产生，算法依据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是随机生成，图像未经任何人工筛选或修改。因此，可能出现上述问题。

实际上，根据我们的内部测试，大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。您唯一需要做的可能是调整所使用的标签。

我觉得此模型可能过拟合或欠拟合，我该怎么办？

我们的模型已发布在 huggingface 仓库 - CyberHarem/fubuki_azurlane_，其中保存了所有训练步骤的模型。同时，我们也在 huggingface 数据集 - CyberHarem/fubukiazurlane 上发布了训练数据集，这可能对您有帮助。

为何不直接使用筛选更好的图像？

本模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，全流程100%自动化，无人工干预。这是我们团队进行的一项有趣实验，为此我们已开发了一整套软件基础设施，涵盖数据过滤、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极具价值。

为何无法精确生成目标角色的服装？

当前训练数据来源于多个图像网站。在全自动流程中，难以准确预测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分析，以尽可能还原效果。我们将持续改进此问题，但完全解决仍具挑战性，服装还原的准确性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确还原角色本身的固有特征，以及因使用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、调整角色姿态，当然还包括生成角色的NSFW图像！😉

对于以下群体，我们不推荐使用本模型，并深表遗憾：

1. 无法容忍角色设计有任何细微偏差的用户；
2. 对角色服装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的用户；
4. 不适应使用LoRA全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示尊重的用户；
5. 认为生成图像内容违背自身价值观的用户。