haruna/榛名/榛名 (Kantai Collection)

• 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，可将权重降低至0.5。
• LoRA模型的推荐权重为0.85；如发现污染迹象，建议将权重降低至0.5。
• 预览图使用若干固定测试提示词及从数据集特征聚类衍生的提示词生成，采用随机种子，排除了精心挑选。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 haruna_kantaicollection.pt 和 haruna_kantaicollection.safetensors 两个文件，然后将 haruna_kantaicollection.pt 用作纹理反转嵌入，同时将 haruna_kantaicollection.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、haruna_kantaicollection.ptとharuna_kantaicollection.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。haruna_kantaicollection.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にharuna_kantaicollection.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haruna_kantaicollection.pt和haruna_kantaicollection.safetensors这两个文件，然后将haruna_kantaicollection.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用haruna_kantaicollection.safetensors作为LoRA。

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

(Translated with ChatGPT)

触发词为 haruna_kantaicollection，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {haruna_kantaicollection:1.15}, black_hair, long_hair, hair_ornament, hairband, brown_eyes, hairclip, blush, smile, headgear, breasts, nontraditional_miko, hair_between_eyes。

模型训练方式

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

为何部分预览图与Haruna Kantaicollection形象不符

所有预览图所用的提示词（点击图片可查看）均通过聚类算法自动生成，基于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的，且图像未经任何筛选或修改。因此，可能出现上述问题。

根据我们内部测试，多数遇到此类问题的模型在实际使用中的表现通常优于预览图所呈现的效果。您唯一需要做的，可能是调整所使用的标签。

我感觉此模型可能过拟合或欠拟合，该怎么办？

我们的模型已发布在 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/haruna_kantaicollection_，其中保存了所有训练阶段的模型。同时，我们也在 HuggingFace 数据集 - CyberHarem/harunakantaicollection 上发布了训练数据集，这可能对您有所帮助。

为何不直接使用筛选过的优质图片？

本模型从数据爬取、训练、生成预览图到发布，整个流程100%自动化，无人工干预。这是我们团队进行的一项有趣实验，为此我们开发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，若您能提供更多的反馈或建议，我们将非常感激，因为它们对我们至关重要。

为何无法准确生成角色的指定服装？

目前我们的训练数据来源于多个图像网站。在完全自动化的流程中，难以准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分析，以尽力实现最佳还原。我们将持续改进此问题，但仍难以彻底解决。服装还原的准确度也难以达到人工训练模型的水平。

实际上，本模型最大的优势在于还原角色本身的固有特征，以及因其较大数据集带来的较强泛化能力。因此，此模型非常适合用于更换服装、调整角色姿势，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：

1. 无法容忍任何角色原设计细节偏差的用户。
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算法生成图像中潜在随机性的用户。
4. 对使用LoRA全自动训练角色模型感到不适，或认为角色模型训练必须完全手动操作以示尊重的用户。
5. 认为生成内容违背其价值观的用户。