GekiDol ゲキドル - LoRA Pivotal Tuning || Airi / Seria / Izumi / Doll / Akira / Manami / Mayuri / Kazeharu / Tomoko / Kaworu / ...
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模型描述
此模型必须同时使用嵌入（embeddings）和LoRA，因此您还必须从我标记为“训练数据”的部分下载嵌入文件。
仅使用LoRA效果不佳（Civitai目前不允许直接上传LoRA的zip文件。一旦WebUI支持捆绑格式，我将最终上传该格式）。包含LoRA和嵌入的zip文件可在此处下载：https://huggingface.co/alea31415/YuriDiffusion/blob/main/gekidol/gekidol-civitai.zip
此模型使用了关键点调优（pivotal tuning），具体说明见：https://civitai.com/articles/2494/making-better-loras-with-pivotal-tuning
所有中间检查点和pts文件均可在以下地址获取：https://huggingface.co/alea31415/YuriDiffusion/tree/main/gekidol
关键点调优同时训练嵌入和网络。对于本模型，zip文件的内容如下（此处下载的zip中不再包含单独的LoRA）：
您需将LoRA放入LoRA文件夹，pts文件放入嵌入文件夹，txt文件可用于https://github.com/adieyal/sd-dynamic-prompts 和 https://github.com/DominikDoom/a1111-sd-webui-tagcomplete 以简化提示词编写。
这是一个临时解决方案。捆绑系统将极大简化关键点调优结果的使用。请参阅：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/pull/13568
关于本模型
坦率地说，我并不特别期待人们使用这个模型。
《Gekidol》是一部非常冷门但不错的动画（嗯……我想是这样）。我借此机会为它做一些宣传。
该模型基于https://huggingface.co/Crosstyan/BPModel进行训练。通常这会导致它在流行模型上表现较差，但得益于关键点调优，此情况在此模型中并不明显。BPModel有其独特优势，懂的人自然明白 😉。（是的，像我一贯的做法，您仍可在此基础上使用其他LoRA或进行合并。）
如前所述，当前生态系统对这种配置的支持仍不够友好。
如果您恰好想使用本模型，以下是一些重要的角色关联：
瀬里：黄色发带
真由理：发带
まなみ：眼镜
泉：发圈（和往常一样，模型无法区分左右）
一旦捆绑系统被整合且LyCORIS在HCP-Diffusion中获得支持，我计划全面转向关键点调优。正如您所见，本模型具有非常强烈的动漫风格，这对我来说与本模型使用LoRA而非LoHa有关。