hamakaze/浜風 (Kantai Collection)

• 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。
• 此模型包含两个文件。如果你使用的是 a1111 的 WebUI v1.6 或更低版本，你必须同时使用这两个文件！！！。如果你使用的是 WebUI v1.7+，只需像普通 LoRA 一样使用 safetensors 文件即可。
• 被修剪的角色标签为：short_hair、blue_eyes、grey_hair、hair_ornament、hairclip、hair_over_one_eye、breasts、large_breasts。当角色的核心特征（例如发色）不够稳定时，你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聚类的提示词生成的。采用了随机种子，排除了人为挑选。你看到的就是你能得到的。
• 服装并未进行专门训练。你可以查看我们提供的预览贴文，获取对应服装的提示词。
• 本模型使用 1189 张图像 训练而成。
• 我们自动选择的步骤是 6750，以平衡模型的保真度与可控性。以下是所有步骤的概览。你可以在 huggingface 仓库 - CyberHarem/hamakaze_kantaicollection 中尝试其他推荐步骤。

如何使用此模型

此模型包含两个文件。如果你使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，你必须同时使用这两个文件！！！。在这种情况下，你需要下载 hamakaze_kantaicollection.pt 和 hamakaze_kantaicollection.safetensors 两个文件，然后将 hamakaze_kantaicollection.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 hamakaze_kantaicollection.safetensors 作为 LoRA 使用。如果你使用的是 WebUI v1.7+，只需像使用常规 LoRA 一样使用 safetensors 文件即可。这是因为嵌入式 LoRA/Lycoris 模型现已得到 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、hamakaze_kantaicollection.pt と hamakaze_kantaicollection.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、hamakaze_kantaicollection.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に hamakaze_kantaicollection.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 hamakaze_kantaicollection.pt 和 hamakaze_kantaicollection.safetensors 两个文件， 然后将 hamakaze_kantaicollection.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 hamakaze_kantaicollection.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。

触发词为 hamakaze_kantaicollection，已修剪的标签为 short_hair, blue_eyes, grey_hair, hair_ornament, hairclip, hair_over_one_eye, breasts, large_breasts。当某些特征（例如发色）有时不够稳定时，你可以将这些标签添加到提示词中。

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。
• 训练所用的基础模型为 deepghs/animefull-latest。
• 训练数据集为 CyberHarem/hamakaze_kantaicollection 中的 stage3-p480-800，共包含 1189 张图像。
• 批次大小为 4，分辨率为 720x720，聚类为 5 个桶。
• 正则化数据集的批次大小为 1，分辨率为 720x720，聚类为 20 个桶。
• 训练了 10000 步，保存并评估了 40 个检查点。
• 我们自动选择的步骤是 6750，以平衡模型的保真度与可控性。

有关更多训练细节及推荐步骤，请参见 huggingface 仓库 - CyberHarem/hamakaze_kantaicollection。

为何部分预览图看起来不像角色

预览图中使用的所有提示词（点击图片可查看）均是通过基于训练数据集提取的特征信息，由聚类算法自动生成的。图像生成时使用的种子也是随机的，且图像未经过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，往往优于预览图所示效果。你唯一可能需要做的，是调整你所使用的标签。

我觉得这个模型可能过拟合或欠拟合，我该怎么办

你看到的步骤是自动选择的。我们还为你推荐了其他优秀步骤供你尝试。点击此处选择你最喜欢的步骤。

我们的模型已发布在 huggingface 仓库 - CyberHarem/hamakaze_kantaicollection，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/hamakaze_kantaicollection，这可能对你有帮助。

为何不直接使用筛选更好的图片？

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，若可能，我们非常希望获得您的反馈或建议，这对我们的工作至关重要。

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片极具挑战性。因此，服装生成依赖于对训练数据集中标签的聚类，以期实现尽可能逼真的还原。我们将持续改进此问题并尝试优化，但这仍是一个难以完全解决的挑战。服装还原的准确度也几乎不可能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准还原角色本身的固有特征，以及因数据量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. 无法容忍角色设计中哪怕最细微偏差的用户。
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 算法生成图像时可能出现的随机性。
4. 对使用 LoRA 自动化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“不尊重角色”的用户。
5. 认为生成内容违背自身价值观的用户。