tamamo_no_mae/玉藻の前/玉藻前 (Fate/Grand Order)

• 由于 Civitai 的服务条款，部分图片无法上传。完整预览图见 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。
• 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，排除人为挑选。你看到的就是你能得到的。
• 服装未进行专门训练。你可以参考我们提供的预览帖子，获取对应服装的提示词。
• 本模型使用 508 张图像 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 tamamo_no_mae_fgo.pt 和 tamamo_no_mae_fgo.safetensors 两个文件，然后将 tamamo_no_mae_fgo.pt 用作纹理反转嵌入，同时将 tamamo_no_mae_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、tamamo_no_mae_fgo.ptとtamamo_no_mae_fgo.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。tamamo_no_mae_fgo.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にtamamo_no_mae_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tamamo_no_mae_fgo.pt和tamamo_no_mae_fgo.safetensors这两个文件，然后将tamamo_no_mae_fgo.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用tamamo_no_mae_fgo.safetensors作为LoRA。

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

触发词为 tamamo_no_mae_fgo，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {tamamo_no_mae_fgo:1.15}, animal_ears, fox_ears, pink_hair, yellow_eyes, long_hair, breasts, large_breasts, animal_ear_fluff, fox_tail, tail, cleavage, blush, fox_girl, smile, bow, collarbone, hair_between_eyes, bangs, hair_bow, 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。

为何部分预览图不像 Tamamo No Mae 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，其依据是从训练数据集中提取的特征信息。图像生成所用的种子同样随机生成，且图片未经过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往往优于预览图所示效果。你唯一可能需要做的就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，该怎么办？

我们的模型已发布在 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/tamamo_no_mae_fgo_，其中保存了所有训练步骤的模型。同时，我们也发布了训练数据集于 HuggingFace 数据集 - CyberHarem/tamamono_mae_fgo，可能对你有帮助。

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，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，如果你能提供更多反馈或建议，我们将非常感激，因为它们对我们极为宝贵。

为何无法精准生成期望的角色服装？

我们当前的训练数据来源于多个图像网站。在全自动流程中，很难准确预测某个角色拥有哪些官方图。因此，服装生成依赖于基于训练数据集标签的聚类，以期实现最佳还原效果。我们会持续改进这一问题并尝试优化，但这仍是一个无法完全解决的挑战。服装还原的精准度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能够还原角色本身的固有特征，并因其更大的数据集而具备较强的泛化能力。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！😉

以下群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 无法容忍角色设计哪怕 slightest 细节偏差者；
2. 对角色服装还原精度要求极高者；
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像可能存在的随机性者；
4. 不适应使用 LoRA 自动训练角色模型的过程，或认为训练角色模型必须纯手工操作以示尊重者；
5. 认为生成内容违背自身价值观者。