morgan/モルガン/摩根 (Fate/Grand Order)

• 由于 Civitai 的服务条款，部分图片无法上传。完整预览图片请见 HUGGINGFACE。
• 此模型包含两个文件，必须同时使用！！！
• 相关触发词仅作参考，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聚类的提示词生成，采用随机种子，排除了人为挑选。你看到的就是你能得到的。
• 服装方面未进行专门训练。你可以参考我们提供的预览图获取对应服装的提示词。
• 该模型使用 504 张图片 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 morgan_fgo.pt 和 morgan_fgo.safetensors，然后将 morgan_fgo.pt 用作纹理反转嵌入，同时将 morgan_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、morgan_fgo.ptとmorgan_fgo.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。morgan_fgo.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にmorgan_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morgan_fgo.pt和morgan_fgo.safetensors这两个文件，然后将morgan_fgo.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用morgan_fgo.safetensors作为LoRA。

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

触发词为 morgan_fgo，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {morgan_fgo:1.15}, long_hair, blue_eyes, braid, bangs, ponytail, breasts, bow, black_bow, french_braid, grey_hair, hair_bow, very_long_hair, large_breasts, sidelocks, cleavage。

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。

为何部分预览图看起来不像 Morgan Fgo

所有预览图中使用的提示词（点击图片可查看）均通过聚类算法自动生成，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随机生成，且未进行任何人工筛选或修改。因此，可能出现上述问题。

实际上，根据我们的内部测试，大多数出现此类问题的模型在实际使用中的表现优于预览图所示效果。你唯一可能需要做的，就是调整你使用的标签。

我觉得这个模型可能过拟合或欠拟合，我该怎么办？

我们的模型已发布在 huggingface 仓库 - CyberHarem/morgan_fgo_，其中保存了所有训练步骤的模型。此外，我们将训练数据集发布在 huggingface 数据集 - CyberHarem/morganfgo，这对你可能有帮助。

为何不直接使用筛选更好的图片？

本模型从数据采集、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，我们非常期待您的反馈或建议，这对我们的研究极为宝贵。

为何无法准确生成想要的角色服装？

我们的训练数据来源于多个图像网站，对于全自动流程而言，难以准确预测某个角色拥有哪些官方图像。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。我们将持续优化这一问题，但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。

实际上，本模型的最大优势在于精准还原角色本身的固有特征，以及因数据量更大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，也适用于生成角色的 NSFW 图像！😉。

以下群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：

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 算法生成图像所固有的随机性的用户；
4. 不适应使用 LoRA 自动训练角色模型流程，或认为角色模型训练必须完全手动操作以避免“不敬”的用户；
5. 对生成内容感到违背自身价值观的用户。