jeanne_d_arc_alter/ジャンヌ・ダルク〔オルタ〕/贞德〔Alter〕 (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 文件的权重为 0.5-1.0，LoRA 的权重为 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，采用了随机种子，排除了挑选行为。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帖子，获取对应服装的提示词。
• 该模型使用 483 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，您需要下载 jeanne_d_arc_alter_fgo.pt 和 jeanne_d_arc_alter_fgo.safetensors 两个文件，然后将 jeanne_d_arc_alter_fgo.pt 用作纹理反转嵌入，同时将 jeanne_d_arc_alter_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、jeanne_d_arc_alter_fgo.ptとjeanne_d_arc_alter_fgo.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。jeanne_d_arc_alter_fgo.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にjeanne_d_arc_alter_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jeanne_d_arc_alter_fgo.pt和jeanne_d_arc_alter_fgo.safetensors这两个文件，然后将jeanne_d_arc_alter_fgo.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用jeanne_d_arc_alter_fgo.safetensors作为LoRA。

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

触发词为 jeanne_d_arc_alter_fgo，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {jeanne_d_arc_alter_fgo:1.15}, yellow_eyes, breasts, ahoge, bangs, large_breasts, white_hair, long_hair, smile, cleavage, short_hair, hair_between_eyes, very_long_hair, grey_hair。

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 Jeanne D'Arc Alter Fgo

用于预览图像的所有提示文本（可通过点击图像查看）均是基于训练数据集提取的特征信息，通过聚类算法自动生成的。图像生成时使用的种子也是随机生成的，且图像未经任何挑选或修改。因此，可能出现上述问题。

实际使用中，根据我们的内部测试，大多数出现此类问题的模型在真实应用中的表现，优于预览图像所展示的效果。您唯一可能需要做的，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/jeanne_d_arc_alter_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/jeanne_d_arc_alter_fgo 公开了训练数据集，这可能对您有帮助。

为何不直接使用筛选更好的图像？

本模型从数据爬取、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，若您能提供更多的反馈或建议，我们将非常感激，因为它们对我们极具价值。

为何无法准确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，对于全自动流程而言，准确预测某个角色拥有哪些官方图像极具挑战性。因此，服装生成依赖于基于训练数据集标签的聚类分析，旨在尽可能精确地还原。我们会持续改进这一问题并尝试优化，但这仍是一个难以完全解决的挑战。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，本模型的最大优势在于还原角色本身的固有特征，以及因使用更大规模数据集而具备的较强泛化能力。因此，该模型非常适合用于换装、角色姿态调整，当然也包括生成角色的 NSFW 图像！😉

以下人群不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 无法容忍角色原设计哪怕最细微偏差的用户。
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 算法生成图像时可能存在的随机性的用户。
4. 不适应使用 LoRA 自动训练角色模型的流程，或认为训练角色模型必须纯手工操作以避免“不尊重角色”的用户。
5. 觉得生成图像内容违背其价值观的用户。