nagato/長門 (Kantai Collection)

• 此模型包含两个文件，必须同时使用！！！
• 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；若需更强的泛化能力，可降低至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。
• 预览图像使用若干固定测试提示词及从聚类数据集特征衍生的多个提示词生成，采样随机种子，排除了人为挑选。所见即所得。
• 服装未进行专门训练。您可查看我们提供的预览帖子，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，必须同时使用！！！。在这种情况下，您需要下载 nagato_kantaicollection.pt 和 nagato_kantaicollection.safetensors 两个文件，然后将 nagato_kantaicollection.pt 用作纹理反转嵌入，同时将 nagato_kantaicollection.safetensors 用作LoRA。

触发词为 nagato_kantaicollection，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {nagato_kantaicollection:1.15}, black_hair, long_hair, red_eyes, breasts, hair_between_eyes, headgear, large_breasts, smile。

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。

为何部分预览图像看起来不像 Nagato Kantaicollection

所有用于预览图像的提示词（点击图像可查看）均通过聚类算法自动生成，算法基于从训练数据集中提取的特征信息。图像生成时使用的随机种子也是随机产生的，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。

实际使用中，根据我们的内部测试，大多数遇到此类问题的模型在真实应用中的表现通常优于预览图像所示效果。您可能唯一需要做的，就是调整所使用的标签。

我觉得此模型可能过拟合或欠拟合，该怎么办？

我们的模型已发布于 huggingface 仓库 - CyberHarem/nagato_kantaicollection_，其中保存了所有训练步骤的模型。同时，我们也发布了训练数据集于 huggingface 数据集 - CyberHarem/nagatokantaicollection，这对您可能有所帮助。

为何不直接使用筛选更好的图像？

本模型从数据抓取、训练、生成预览图像到发布，全过程100%自动化，无人工干预。这是我们的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，因为它们对我们极为宝贵。

为何无法准确生成角色的期望服装？

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，准确预测某个角色拥有哪些官方图像十分困难。因此，服装生成依赖于基于训练数据集标签的聚类，以尽可能还原最佳效果。我们将持续改进该问题并尝试优化，但目前仍是一个难以完全解决的挑战。服装还原的准确度也很难达到人工训练模型的水平。

事实上，本模型最大的优势在于重现角色本身的固有特征，以及因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改服装、调整角色姿态，当然也包括生成角色的NSFW图像！😉

以下用户群体不建议使用此模型，我们深表歉意：

1. 无法容忍角色设计中哪怕最微小偏离的用户。
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算法生成图像所具有的潜在随机性的用户。
4. 不习惯使用LoRA进行角色模型全自动训练，或认为训练角色模型必须纯手动操作以示尊重的用户。
5. 觉得生成图像内容违背自身价值观的用户。