Olga Marie Animusphere (Fate/Grand Order)

• 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。
• 此模型包含两个文件。您必须同时使用它们！！！
• 关联的触发词仅作参考，有时可能需要调整。
• 推荐pt文件权重为0.5-1.0，LoRA权重为0.5-0.85。
• 图片使用若干固定提示词和基于数据集的聚类提示词生成。采用随机种子，排除了挑选行为。您所看到的就是您能获得的。
• 服装方面未进行专门训练。您可参考我们提供的预览帖，获取对应服装的提示词。
• 本模型使用469张图片进行训练。

如何使用此模型

此模型包含两个文件。您必须同时使用它们！！！。 在这种情况下，您需要下载olga_marie_animusphere_fgo.pt和olga_marie_animusphere_fgo.safetensors两个文件，然后将olga_marie_animusphere_fgo.pt用作纹理反转嵌入，同时将olga_marie_animusphere_fgo.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、olga_marie_animusphere_fgo.ptとolga_marie_animusphere_fgo.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。olga_marie_animusphere_fgo.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にolga_marie_animusphere_fgo.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olga_marie_animusphere_fgo.pt和olga_marie_animusphere_fgo.safetensors这两个文件，然后将olga_marie_animusphere_fgo.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用olga_marie_animusphere_fgo.safetensors作为LoRA。

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

触发词为olga_marie_animusphere_fgo，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {olga_marie_animusphere_fgo:1.15}, long_hair, braid, white_hair, blush, yellow_eyes, ahoge, hair_between_eyes, breasts, grey_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。

为何部分预览图片不像Olga Marie Animusphere Fgo

所有预览图片中使用的提示文本（可通过点击图片查看）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。图像生成时使用的种子也是随机生成的，且图片未经任何筛选或修改。因此，可能出现上述问题。

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

我觉得这个模型可能过拟合或欠拟合，我该怎么办？

我们的模型已发布于HuggingFace仓库 - CyberHarem/olga_marie_animusphere_fgo_，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于HuggingFace数据集 - CyberHarem/olgamarie_animusphere_fgo，这可能会对您有所帮助。

为何不直接使用筛选更优的图片？

本模型从数据爬取、训练、生成预览图到发布，整个流程100%自动化，无人工干预。这是我们团队进行的一项有趣实验，为此我们已开发出一套完整的软件基础设施，包括数据过滤、自动训练与自动化发布。因此，若您能提供反馈或建议，我们将非常感激，这些对我们的帮助极其宝贵。

为何无法准确生成期望角色的服装？

我们当前的训练数据来源于多个图片网站。在全自动流程中，难以准确预测某角色拥有哪些官方图片。因此，服装生成依赖于基于训练数据集标签的聚类分析，力求实现最佳还原。我们会持续改进这一问题，但仍难以完全解决。服装还原的准确性也难以达到人工训练模型的水平。

事实上，本模型的最大优势在于还原角色本身的固有特征，以及因其较大数据集而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，当然还有生成角色的NSFW图像！😉。

以下群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 无法容忍任何角色设计细节偏离原作的用户。
2. 对角色服装还原精度要求极高的应用场景使用者。
3. 无法接受基于Stable Diffusion算法生成图像的潜在随机性的用户。
4. 不接受使用LoRA进行角色模型全自动训练过程的用户，或认为角色模型训练必须完全手动操作以示尊重的用户。
5. 认为生成内容冒犯其价值观的用户。