kokona/春原ココナ/心奈 (Blue Archive)

• 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。
• 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，它们是使用 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。详细方法请参见描述中的“如何使用 Pivotal Tuned 模型”。
• 已精简的角色标签包括：长发、灰发、多色发、动物耳朵、条纹发、黑发、光环、极长发、虎耳、乳房、小乳房、棕眼、橙眼。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聚类的提示词生成，采样种子为随机，排除了人为挑选。您所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，获取对应服装的提示词。
• 本模型使用 1318 张图片 训练。
• 训练配置文件见 这里。
• 我们自动选择的步数为 6860，以平衡模型的保真度与可控性。所有步数的概览如下。您可以在 huggingface 仓库 - CyberHarem/kokona_bluearchive 中尝试其他推荐步数。

如何使用此模型

本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。

(由 ChatGPT 翻译)

如果您正在寻找模型中的女角色，或对我们技术感兴趣，欢迎加入我们的 Discord 服务器。

模型是如何训练的

• 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。
• 用于训练的数据集是 CyberHarem/kokona_bluearchive 中的 stage3-p480-1200，包含 1318 张图片。
• 我们自动选择的步数为 6860，以平衡模型的保真度与可控性。
• 训练配置文件见 这里。

更多训练细节与推荐步数，请参阅 huggingface 仓库 - CyberHarem/kokona_bluearchive。

如何使用 Pivotal Tuned 模型

本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！！！ 此时，您需要下载 kokona_bluearchive.pt 和 kokona_bluearchive.safetensors 两个文件，然后将 kokona_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 kokona_bluearchive.safetensors 作为 LoRA 加载。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 模型现已获得 a1111 WebUI 官方支持，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、kokona_bluearchive.pt と kokona_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、kokona_bluearchive.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に kokona_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 kokona_bluearchive.pt 和 kokona_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 kokona_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 kokona_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。

(由 ChatGPT 翻译)

触发词为 kokona_bluearchive，精简标签为 long_hair, grey_hair, multicolored_hair, animal_ears, streaked_hair, black_hair, halo, very_long_hair, tiger_ears, breasts, small_breasts, brown_eyes, orange_eyes。当某些特征（如发色）在某些时候不够稳定时，您可以将这些标签加入提示词中。

为什么部分预览图看起来不像该角色

所有预览图所用的提示词（点击图片可查看）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，且图像未经过任何筛选或修改。因此，出现上述问题的可能性是存在的。

实际使用中，根据我们的内部测试，大多数出现此类问题的模型在真实使用中的表现均优于预览图中的效果。您唯一需要做的，可能只是调整使用的标签。

我觉得这个模型可能过拟合或欠拟合，该怎么办？

您在这里看到的步数是自动选择的。我们还为您推荐了其他优质步数供尝试。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/kokona_bluearchive，所有步数的模型均已保存。同时，我们也在 huggingface 数据集 - CyberHarem/kokona_bluearchive 上发布了训练数据集，可能对您有帮助。

为什么不直接使用更精选的图片？

本模型的整个流程——从数据抓取、训练、生成预览图到发布——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，为此我们开发了一整套软件基础设施，包括数据筛选、自动训练和自动化发布。因此，若您能提供任何反馈或建议，我们将非常感激，因为它们对我们极为宝贵。

为什么无法准确生成期望的角色服装？

我们当前的训练数据来自多个图片网站，而在全自动流程中，很难精确预测某个角色拥有哪些官方图像。因此，服装生成依赖于训练数据集中的标签聚类，以尽可能还原效果。我们将持续改进此问题，但其仍是一个难以彻底解决的挑战，服装还原的准确性也不太可能达到人工训练模型的水平。

事实上，本模型的最大优势在于精准还原角色本身固有的特征及其较强的泛化能力，这得益于其更大的数据集。因此，本模型非常适合用于更换服装、调整角色姿势，当然还有生成角色的 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. 无法容忍任何角色原设计细节偏差的用户，哪怕极其微小。
2. 对角色服装还原精度有极高要求的用户。
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像潜在随机性的用户。
4. 不适应使用 LoRA 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. 认为生成内容冒犯其价值观的用户。