himari/明星ヒマリ/日鞠 (Blue Archive)
详情
下载文件
模型描述
- 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，这些模型是使用 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。详情请参阅描述中的“如何使用 Pivotal Tuned 模型”。
- 已精简的角色标签包括：痣、长发、尖耳、眼下痣、光环、发带、紫色眼睛、发饰、黑色发带、发花、灰发、白发。当角色的核心特征（如发色）不够稳定时，您可以在提示词中添加这些标签。
- pt 文件的推荐权重为 0.7–1.1，LoRA 的推荐权重为 0.5–0.85。
- 图片是使用一些固定提示词和基于数据集的聚类提示词生成的，使用了随机种子，排除了人为挑选。您看到的就是您能获得的效果。
- 服装方面未进行专门训练。您可以参考我们提供的预览图以获取对应服装的提示词。
- 本模型使用了 1308 张图片 进行训练。
- 训练配置文件见 这里。
- 我们自动选择的步骤是 6192，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/himari_bluearchive 中尝试其他推荐的步骤。
如何使用本模型
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，或对我们的技术感兴趣，欢迎加入我们的 Discord 服务器。
本模型的训练方式
- 本模型使用 kohya-ss/sd-scripts 进行训练，图像由 a1111 的 WebUI 和 API SDK 生成。
- 自动训练框架 由 DeepGHS 团队 维护。
- 用于训练的数据集为 CyberHarem/himari_bluearchive 中的
stage3-p480-1200，共包含 1308 张图片。 - 我们自动选择的步骤是 6192，以平衡模型的保真度与可控性。
- 训练配置文件见 这里。
如需更多训练细节和推荐步骤，请查看 huggingface 仓库 - CyberHarem/himari_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 himari_bluearchive.pt 和 himari_bluearchive.safetensors，然后将 himari_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，同时将 himari_bluearchive.safetensors 作为 LoRA 加载。如果您使用的是 WebUI v1.7+，则只需像普通 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 的官方支持，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、himari_bluearchive.pt と himari_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、himari_bluearchive.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に himari_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 himari_bluearchive.pt 和 himari_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 himari_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 himari_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 himari_bluearchive，精简标签为 mole, long_hair, pointy_ears, mole_under_eye, halo, hairband, purple_eyes, hair_ornament, black_hairband, hair_flower, grey_hair, white_hair。当某些特征（如发色）有时不够稳定时，您可以将这些标签添加到提示词中。
为何部分预览图与角色形象不符
所有预览图所用的提示词（点击图片即可查看）均是通过聚类算法自动生成的，算法基于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的，且图像未经任何筛选或修改。因此，出现上述问题的可能性是存在的。
实践中，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表现会优于预览图中所见。您唯一可能需要做的，就是调整您使用的标签。
我觉得该模型可能过拟合或欠拟合，该怎么办？
此处显示的步骤为自动选择。我们也为您推荐了其他优秀的步骤供尝试。点击 这里 选择您偏好的步骤。
我们的模型已发布于 huggingface 仓库 - CyberHarem/himari_bluearchive，其中保存了所有步骤的模型。同时，我们也发布了训练数据集于 huggingface 数据集 - CyberHarem/himari_bluearchive，可能对您有帮助。
为何不直接使用效果更好的图片？
本模型从数据采集、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，为此我们已开发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，将对我们非常宝贵。
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，准确预测某角色拥有哪些官方图像是极具挑战的。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，但目前尚无法完全解决。服装还原的准确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的固有特征，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、调整角色姿态，当然也包括生成角色的 NSFW 图像！😉
以下群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：
- 无法容忍角色原设计中哪怕最细微偏差的用户。
- 对角色服装还原精度要求极高的应用场景使用者。
- 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像中潜在随机性的用户。
- 不适应使用 LoRA 自动化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“不尊重角色”的用户。
- 认为生成图像内容违背自身价值观的用户。