abigail_williams/アビゲイル・ウィリアムズ/阿比盖尔·威廉姆斯 (Fate/Grand Order)

• 由于Civitai的使用条款，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！！！
• 相关的触发词仅作参考，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。
• 图像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。你可以查看我们提供的预览帖，以获取对应服装的提示词。
• 本模型使用451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abigail_williams_fgo.pt和abigail_williams_fgo.safetensors这两个文件，然后将abigail_williams_fgo.pt用作纹理反转嵌入，同时将abigail_williams_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、abigail_williams_fgo.ptとabigail_williams_fgo.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。abigail_williams_fgo.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にabigail_williams_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abigail_williams_fgo.pt和abigail_williams_fgo.safetensors这两个文件，然后将abigail_williams_fgo.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用abigail_williams_fgo.safetensors作为LoRA。

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

触发词为abigail_williams_fgo，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {abigail_williams_fgo:1.15}, long_hair, bangs, parted_bangs, blonde_hair, bow, blue_eyes, orange_bow, black_bow, forehead, hair_bow, blush, polka_dot, polka_dot_bow, very_long_hair, breasts, small_breasts, multiple_hair_bows。

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。

为何部分预览图像不像Abigail Williams Fgo

所有预览图像中使用的提示词文本（可通过点击图像查看）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的。图像生成时所用种子亦为随机生成，且图像未经过任何筛选或修改。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像中的效果。你唯一可能需要做的，就是调整你所使用的标签。

我觉得这个模型可能存在过拟合或欠拟合，我该怎么办？

我们的模型已发布在huggingface仓库 - CyberHarem/abigail_williams_fgo，其中保存了所有训练步骤的模型。同时，我们也在huggingface数据集 - CyberHarem/abigail_williams_fgo发布了训练数据集，这可能对你有所帮助。

为何不直接使用筛选得更好的图像？

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。这是我们的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，我们非常期待获得更多反馈或建议，因为它们对我们至关重要。

为何无法准确生成角色的指定服装？

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，准确预测某个角色拥有哪些官方图像存在困难。因此，服装生成依赖于对训练数据集中标签的聚类，以尽可能还原最佳效果。我们将持续改进此问题并尝试优化，但这仍是一个无法彻底解决的挑战，其服装还原准确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还原角色本身固有特征的能力，以及因数据集规模较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、调整角色姿态，以及当然——生成角色的NSFW图像！😉

对于以下群体，不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 无法容忍任何与原角色设计微小偏差的用户。
2. 对角色服装还原精度有极高要求的应用场景用户。
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. 不习惯使用LoRA自动化训练角色模型的过程，或坚信角色模型训练必须完全手动操作以避免“不尊重角色”的用户。
5. 认为生成图像内容违背其价值观的用户。