ulrich_von_hutten/ウルリッヒ・フォン・フッテン/乌尔里希·冯·胡滕 (Azur Lane)
详情
下载文件
关于此版本
模型描述
- 由于 Civitai 的使用条款，部分图片无法上传。完整的预览图片请参见 HUGGINGFACE。
- 此模型包含两个文件。如果您使用的是 a1111 的 WebUI v1.6 或更低版本，您必须同时使用这两个文件！！！。如果您使用的是 WebUI v1.7+，只需像普通 LoRA 一样使用 safetensors 文件即可。
- 已精简的角色标签为：black_hair、horns、yellow_eyes、short_hair、breasts、multicolored_hair、red_horns、bangs、hair_between_eyes、medium_breasts、mechanical_horns、white_hair、hair_over_one_eye、hair_ornament、large_breasts。当角色的核心特征（例如发色）不够稳定时，您可以在提示词中添加这些标签。
- pt 文件推荐权重为 0.7–1.1，LoRA 权重推荐为 0.5–0.85。
- 图片是通过一些固定提示词和基于数据集聚类生成的提示词生成的，使用了随机种子，排除了人工挑选。您看到的就是您能得到的。
- 服装未进行专门训练。您可查看我们提供的预览图，获取对应服装的提示词。
- 本模型使用 778 张图片 训练而成。
如何使用此模型
此模型包含两个文件。如果您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，必须同时使用这两个文件！！！ 在这种情况下，您需要下载 ulrich_von_hutten_azurlane.pt 和 ulrich_von_hutten_azurlane.safetensors 两个文件，然后将 ulrich_von_hutten_azurlane.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 ulrich_von_hutten_azurlane.safetensors 作为 LoRA 加载。如果您使用的是 WebUI v1.7+，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 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、ulrich_von_hutten_azurlane.pt と ulrich_von_hutten_azurlane.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、ulrich_von_hutten_azurlane.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に ulrich_von_hutten_azurlane.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 ulrich_von_hutten_azurlane.pt 和 ulrich_von_hutten_azurlane.safetensors 两个文件， 然后将 ulrich_von_hutten_azurlane.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 ulrich_von_hutten_azurlane.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 ulrich_von_hutten_azurlane，精简标签为 black_hair, horns, yellow_eyes, short_hair, breasts, multicolored_hair, red_horns, bangs, hair_between_eyes, medium_breasts, mechanical_horns, white_hair, hair_over_one_eye, hair_ornament, large_breasts。当某些特征（例如发色）偶尔不稳定时，您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 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/ulrich_von_hutten_azurlane 中的
stage3-p480-800，共包含 778 张图片。 - 批量大小为 4，分辨率为 720x720，聚类为 5 个组。
- 正则化数据集的批量大小为 2，分辨率为 720x720，聚类为 20 个组。
- 训练了 7800 步，共保存并评估了 40 个检查点。
更多训练细节，请参阅 huggingface 仓库 - CyberHarem/ulrich_von_hutten_azurlane。
为何部分预览图看起来不像角色本体
所有预览图（点击图片可查看）所使用的提示词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。图像生成时使用的种子也是随机生成的，且图片未经任何人工筛选或修改。因此，可能出现上述问题。
在实际使用中，根据我们的内部测试，大多数出现此类问题的模型在真实使用中的表现均优于预览图。您唯一需要做的可能是调整所使用的标签。
我觉得这个模型过拟合或欠拟合了，我该怎么办？
您看到的步数是系统自动选择的。我们还为您推荐了其他几个优秀步数供您尝试。点击此处选择您喜欢的步数。
我们的模型已发布在 huggingface 仓库 - CyberHarem/ulrich_von_hutten_azurlane，其中保存了所有步数的模型。同时，我们也在 huggingface 数据集 - CyberHarem/ulrich_von_hutten_azurlane 发布了训练数据集，可能对您有帮助。
为何不直接使用筛选后的优质图像？
本模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，整个过程 100% 自动化，无人工干预。这是我们团队进行的一项趣味性实验，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，如有可能，我们非常期待您的反馈与建议，这对我们的工作至关重要。
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片网站，由于采用全自动流程，很难精准预测角色拥有哪些官方服装。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。我们会持续改进此问题，但仍难以彻底解决。服装还原的精确度也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精准还原角色自身的固有特征，以及因其较大数据集所具备的较强泛化能力。因此，本模型非常适合用于更换服装、调整角色姿势，当然，也十分适用于生成角色的 NSFW 图像！😉
以下群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：
- 无法容忍角色设计有任何细微偏差的用户；
- 对角色服装还原精度要求极高的应用场景使用者；
- 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像时潜在随机性的用户；
- 不适应使用 LoRA 自动训练角色模型的用户，或认为角色模型训练必须完全人工操作以避免“不敬”的用户；
- 觉得生成内容冒犯其价值观的用户。