amatsukaze/天津風 (Kantai Collection)

• 此模型包含两个文件，您必须将它们一起使用！！！
• 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，可将权重降至0.5。
• LoRA模型的推荐权重为0.85；若出现污染迹象，建议降至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，排除了人为挑选。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，您必须将它们一起使用！！！。在此情况下，您需要同时下载 amatsukaze_kantaicollection.pt 和 amatsukaze_kantaicollection.safetensors，然后将 amatsukaze_kantaicollection.pt 用作纹理反转嵌入，同时将 amatsukaze_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、amatsukaze_kantaicollection.ptとamatsukaze_kantaicollection.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。amatsukaze_kantaicollection.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にamatsukaze_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amatsukaze_kantaicollection.pt和amatsukaze_kantaicollection.safetensors这两个文件，然后将amatsukaze_kantaicollection.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用amatsukaze_kantaicollection.safetensors作为LoRA。

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

(Translated with ChatGPT)

触发词为 amatsukaze_kantaicollection，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {amatsukaze_kantaicollection:1.15}, long_hair, two_side_up, hair_tubes, brown_eyes, grey_hair, blush, white_hair。

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 Amatsukaze Kantaicollection 不像

所有预览图使用的提示文本（可通过点击图片查看）均为基于训练数据集提取的特征，通过聚类算法自动生成。图像生成时使用的种子也是随机生成，且图像未经任何筛选或修改。因此，可能出现上述问题。

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应用中的表现往往优于预览图所示效果。您唯一可能需要做的，就是调整所使用的标签。

我觉得这个模型过拟合或欠拟合，该怎么办？

我们的模型已发布在 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/amatsukaze_kantaicollection_，其中保存了所有训练步骤的模型。此外，我们也将训练数据集发布在 HuggingFace 数据集 - CyberHarem/amatsukazekantaicollection，这可能对您有帮助。

为何不直接使用筛选更好的图像？

本模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，整个流程完全自动化，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，包括数据过滤、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，因为这对我们的工作极具价值。

为何无法精准生成目标角色的服装？

我们当前的训练数据来源于多个图像网站，对于全自动流程而言，难以准确预测角色拥有哪些官方图像。因此，服装生成依赖于对训练数据集中标签的聚类分析，以尽可能还原效果。我们将持续改进并尝试优化，但该问题仍难以彻底解决，服装还原的精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精准还原角色本身的固有特征，以及由于数据量更大而带来的较强泛化能力。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. 无法容忍任何角色原设细节偏差，哪怕极其微小者；
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. 不适应使用 LoRA 自动训练角色模型的流程，或认为必须完全手动训练才能避免对角色不敬者；
5. 认为生成图像内容冒犯其价值观者。