harusame/春雨 (Kantai Collection)

• 由于Civitai的服务条款，部分图像无法上传。完整的预览图像请见HUGGINGFACE。
• 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。
• pt文件推荐权重为0.5-1.0，LoRA权重为0.5-0.85。
• 图像使用若干固定提示词和基于数据集聚类的提示词生成，采用了随机种子，排除了人工挑选。你看到的就是你能得到的。
• 服装未进行专门训练。你可以查看我们提供的预览帖，获取对应服装的提示词。
• 本模型使用490张图像进行训练。

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，你需要下载harusame_kantaicollection.pt和harusame_kantaicollection.safetensors两个文件，然后将harusame_kantaicollection.pt用作纹理反转嵌入，同时将harusame_kantaicollection.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、harusame_kantaicollection.ptとharusame_kantaicollection.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。harusame_kantaicollection.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にharusame_kantaicollection.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harusame_kantaicollection.pt和harusame_kantaicollection.safetensors这两个文件，然后将harusame_kantaicollection.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用harusame_kantaicollection.safetensors作为LoRA。

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

触发词为harusame_kantaicollection，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {harusame_kantaicollection:1.15}, pink_hair, side_ponytail, long_hair, blue_hair, pink_eyes, gradient_hair, multicolored_hair, ribbon, hair_ornament, hat, beret, serafuku, red_eyes, blush, flower, hair_flower, smile, hair_ribbon。

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。

为何部分预览图像与Harusame Kantaicollection不相似

所有预览图像（可通过点击图像查看）所使用的提示文本均是基于从训练数据集中提取的特征信息，通过聚类算法自动生成。图像生成过程中使用的种子也是随机生成，图像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，大多数存在此类问题的模型在实际使用中的表现优于预览图像所展示的效果。你唯一可能需要做的，是调整使用的标签。

我觉得此模型可能过拟合或欠拟合，该怎么办？

我们的模型已发布在HuggingFace仓库 - CyberHarem/harusame_kantaicollection_，其中保存了所有训练步骤的模型。同时，我们也将训练数据集发布在HuggingFace数据集 - CyberHarem/harusamekantaicollection，这对你可能有帮助。

为何不直接使用更精选的图像？

本模型从数据采集、训练、生成预览图像到发布，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，若有可能，我们非常欢迎更多的反馈或建议，这些对我们极为宝贵。

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像网站，对于全自动流程而言，难以精准预测某角色拥有哪些官方图像。因此，服装生成依赖于基于训练数据集标签的聚类，力求实现最佳还原。我们将持续改进此问题并尝试优化，但该挑战目前仍无法彻底解决。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，本模型最大的优势在于还原角色本身的固有特征，以及凭借更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，当然也包括生成角色的NSFW图像！😉

以下群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 无法容忍角色设计中哪怕最微小偏差的用户；
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算法生成图像潜在随机性的用户；
4. 不适应使用LoRA全自动训练角色模型流程，或认为训练角色模型必须完全手工操作以示尊重的用户；
5. 认为生成内容违背自身价值观的用户。