tsurugi/剣先ツルギ/鹤城 (Blue Archive)

• 由于 Civitai 的服务条款，部分图片无法上传。完整的预览图片可在 HUGGINGFACE 上查看。
• 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，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。详细说明请参见描述中的“如何使用 Pivotal Tuned 模型”。
• 剪枝后的角色标签包括：黑发、长发、光环、红眼、胸部、翅膀、黑色翅膀、极长发、大胸部、红色光环、天线发、齐刘海。当角色的核心特征（例如发色）不够稳定时，您可以将这些标签添加到提示词中。
• pt 文件的推荐权重为 0.7–1.1，LoRA 的权重为 0.5–0.85。
• 图片是使用一些固定提示词和基于数据集聚类的提示词生成的，采用了随机种子，排除了人工挑选。您所看到的就是您能得到的结果。
• 未对服装进行专门训练。您可查看我们提供的预览图以获取对应服装的提示词。
• 本模型使用 1031 张图像 训练而成。
• 训练配置文件位于 这里。
• 我们自动选择的步骤是 4878，以平衡模型的保真度与可控性。以下是所有步骤的概览：您可以在 huggingface 仓库 - CyberHarem/tsurugi_bluearchive 中尝试其他推荐步骤。

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 脚本训练了该模型。

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。

(Translated with ChatGPT)

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

模型训练方式

• 本模型使用 kohya-ss/sd-scripts 训练，图像由 a1111 的 WebUI 和 API SDK 生成。
• 自动训练框架 由 DeepGHS 团队 维护。
• 训练所用数据集为 CyberHarem/tsurugi_bluearchive 中的 stage3-p480-1200，包含 1031 张图像。
• 我们自动选择的步骤是 4878，以平衡模型的保真度与可控性。
• 训练配置文件位于 这里。

如需更多训练细节和推荐步骤，请参阅 huggingface 仓库 - CyberHarem/tsurugi_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。若您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，请务必同时使用这两个文件！！！ 此时，您需要下载 tsurugi_bluearchive.pt 和 tsurugi_bluearchive.safetensors，然后将 tsurugi_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 tsurugi_bluearchive.safetensors 作为 LoRA 使用。若您使用的是 WebUI v1.7+，请像常规 LoRA 一样直接使用 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，详见 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、tsurugi_bluearchive.pt と tsurugi_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、tsurugi_bluearchive.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に tsurugi_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 tsurugi_bluearchive.pt 和 tsurugi_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 tsurugi_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 tsurugi_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。

(Translated with ChatGPT)

触发词为 tsurugi_bluearchive，剪枝后的标签为 black_hair, long_hair, halo, red_eyes, breasts, wings, black_wings, very_long_hair, large_breasts, red_halo, antenna_hair, blunt_bangs。当某些特征（例如发色）有时不稳定时，您可以将这些标签加入提示词中。

为何部分预览图看起来不像角色本人

所有预览图中使用的提示词（点击图片可查看）均通过基于训练数据集提取特征信息的聚类算法自动生成。图像生成过程中采用的种子也是随机生成的，且未进行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，多数遇到此类问题的模型在实际使用中的表现，往往优于预览图所展示的效果。您可能仅需调整所使用的标签即可改善。

我觉得此模型可能存在过拟合或欠拟合，该怎么办

此处显示的步骤为系统自动选择。我们还为您推荐了其他优质步骤供尝试。请点击 此处 选择您偏好的步骤。

我们的模型已发布在 huggingface 仓库 - CyberHarem/tsurugi_bluearchive，其中保存了所有步骤的模型。同时，我们在 huggingface 数据集 - CyberHarem/tsurugi_bluearchive 上发布了训练数据集，可能对您有帮助。

为何不直接使用筛选后的优质图片

本模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，全过程 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、自动训练与自动化发布。因此，若您能提供反馈或建议，将对我们极为宝贵。

为何无法准确生成期望的角色服装

我们当前的训练数据来源于多个图片网站，对于全自动流程而言，很难准确预测角色拥有哪些官方图像。因此，服装生成依赖于训练数据集标签的聚类分析，以期实现最佳还原效果。我们将持续改进此问题，但仍难以完全解决。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还原角色本身的固有特征，以及由于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，当然还有生成角色的 NSFW 图像！😉。

以下人群不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 对角色原设任何细微偏差都无法容忍者。
2. 对角色服装还原准确性要求极高的应用场景使用者。
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像中潜在随机性者。
4. 对使用 LoRA 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”者。
5. 觉得生成内容冒犯其价值观者。