hoshino/小鳥遊ホシノ/星野 (Blue Archive)

• 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+，您可像使用其他 LoRA 一样直接在 WebUI 中使用，它们是使用 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。详情请参见描述中的“如何使用 Pivotal Tuned 模型”。
• 已精简的角色标签为：粉发、ahoge、光环、长发、发丝遮眼、蓝眼、黄眼、粉光环、异色瞳、极长发、獠牙。当角色的核心特征（如发色）不够稳定时，可将这些标签添加到提示词中。
• pt 文件推荐权重为 0.7–1.1，LoRA 权重为 0.5–0.85。
• 图片使用固定提示词和基于数据集聚类的提示词生成，采用随机种子，排除了人为挑选。您看到的就是您能获得的。
• 未对服装进行专门训练。您可查看我们提供的预览图以获取对应服装的提示词。
• 该模型使用 1366 张图片训练。
• 训练配置文件见 此处。
• 我们自动选择的步骤为 4260，以平衡模型的保真度与可控性。所有步骤的概览如下。您可以在 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/hoshino_bluearchive 中尝试其他推荐步骤。

如何使用此模型

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)

如果您在寻找模型中的女仆角色，或对我们的技术感兴趣，欢迎加入我们的 Discord 服务器。

模型训练方式

• 该模型使用 kohya-ss/sd-scripts 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/hoshino_bluearchive 中的 stage3-p480-1200，包含 1366 张图像。
• 我们自动选择的步骤为 4260，以平衡模型的保真度与可控性。
• 训练配置文件见 此处。

如需更多训练细节和推荐步骤，请参阅 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/hoshino_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！若您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，请务必同时使用这两个文件！ 此时，您需要下载 hoshino_bluearchive.pt 和 hoshino_bluearchive.safetensors 两个文件，然后将 hoshino_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 hoshino_bluearchive.safetensors 作为 LoRA 加载。若您使用的是 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 模型现已得到 a1111 WebUI 官方支持，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、hoshino_bluearchive.pt と hoshino_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、hoshino_bluearchive.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に hoshino_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 hoshino_bluearchive.pt 和 hoshino_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 hoshino_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 hoshino_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 hoshino_bluearchive，精简标签为 pink_hair, ahoge, halo, long_hair, hair_between_eyes, blue_eyes, yellow_eyes, pink_halo, heterochromia, very_long_hair, fang。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。

为何部分预览图看起来不像角色本人

所有预览图中使用的提示词（点击图片可查看）均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。图像生成过程中使用的种子也为随机生成，且图像未经任何筛选或修改。因此，出现此类情况是可能的。

实际使用中，根据我们的内部测试，多数遇到此类问题的模型在实际应用中的表现优于预览图所呈现的效果。您唯一可能需要做的，就是调整所使用的标签。

我觉得这个模型可能存在过拟合或欠拟合，该怎么办？

您所看到的步骤为自动选择。我们也为您推荐了其他优质步骤供尝试。点击 此处 选择您喜欢的步骤。

我们的模型已发布在 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/hoshino_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/hoshino_bluearchive，这对您可能有所帮助。

为何不直接使用更优的精选图片？

本模型从数据爬取、训练、生成预览图到发布，全程 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、自动训练和自动化发布。因此，若您能提供反馈或建议，我们将极为感激，因为这对我们的改进极为重要。

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像网站，在全自动流程中，准确预测每个角色所拥有的官方图像极具挑战性。因此，服装生成依赖于对训练数据集中标签的聚类分析，以期获得最佳还原效果。我们将持续优化此问题，但目前仍难以彻底解决，且其还原精度不太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还原角色本身的固有特征，并因其更大的数据集而具备较强的泛化能力。因此，该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！😉

以下用户群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 对角色原设计有任何细微偏差都无法容忍者；
2. 对角色服装还原精度要求极高者；
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像所固有的随机性者；
4. 不习惯使用 LoRA 自动训练角色模型，或认为必须完全手动训练才能避免“不尊重角色”者；
5. 认为生成内容违背自身价值观者。