kama/カーマ/迦摩 (Fate/Grand Order)

• 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！！！
• 关联的触发词仅供参考，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。你可以查看我们提供的预览帖子，获取对应服装的提示词。
• 本模型使用 475 张图像 训练而成。

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

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

触发词为 kama_fgo，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {kama_fgo:1.15}, red_eyes, bangs, ribbon, hair_ribbon, jewelry, earrings, breasts, white_hair, blush, smile, short_hair, long_hair, small_breasts, grey_hair, large_breasts。

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 Team 维护。

为何部分预览图像不像 Kama Fgo

所有预览图像（点击图像可查看）所使用的提示词均由聚类算法自动生成，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的，且图像未经过任何筛选或修改。因此，可能出现上述问题。

在实际应用中，根据我们的内部测试，大多数遇到此类问题的模型在真实使用中表现优于预览图像。你唯一可能需要做的，就是调整所使用的标签。

我感觉这个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/kama_fgo_，其中保存了所有训练步骤的模型。此外，我们也在 huggingface 数据集 - CyberHarem/kamafgo 上发布了训练数据集，这可能对你有帮助。

为什么不直接使用筛选后的优质图像？

本模型从数据采集、训练、生成预览图像到发布，全过程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，如果可能的话，我们非常欢迎更多反馈或建议，因为它们对我们至关重要。

为何无法精确生成目标角色的服装？

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，难以准确预测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，以尽可能还原最佳效果。我们会持续改进这一问题并尝试优化，但该挑战目前尚无法完全解决。服装还原的精度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准确还原角色本身的固有特征，以及因其更大规模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、调整角色姿态，当然也包括生成角色的 NSFW 图像！😉

对于以下群体，我们不推荐使用本模型，并深表歉意：

1. 无法容忍角色原设计有任何细微偏差的用户；
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 算法生成图像所固有的随机性者；
4. 不接受使用 LoRA 自动训练角色模型的流程，或认为必须完全手动操作才不致亵渎角色者；
5. 认为生成内容违背自身价值观者。