mutsuki/睦月/睦月 (Kantai Collection)

• 由于Civitai的使用条款，部分图片无法上传。完整的预览图片见 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文件的权重为0.5-1.0，LoRA的权重为0.5-0.85。
• 图片使用少量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，排除了选择性筛选。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，获取对应服装的提示词。
• 本模型使用 497 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！！！。在此情况下，你需要下载 mutsuki_kantaicollection.pt 和 mutsuki_kantaicollection.safetensors 两个文件，然后将 mutsuki_kantaicollection.pt 作为纹理反转嵌入，同时将 mutsuki_kantaicollection.safetensors 作为LoRA使用。

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

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

触发词为 mutsuki_kantaicollection，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {mutsuki_kantaicollection:1.15}, short_hair, brown_hair, red_hair, serafuku, gradient_hair, multicolored_hair, open_mouth, smile, brown_eyes, crescent, crescent_pin, red_eyes。

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。

为何部分预览图与Mutsuki Kantaicollection不相似

所有预览图所使用的提示文本（可通过点击图片查看）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。图像生成时使用的种子也是随机生成，且图像未经任何人工选择或修改。因此，可能出现上述问题。

实际使用中，根据我们的内部测试，大多数遇到此类问题的模型在真实应用中的表现，往往优于预览图中的效果。你可能唯一需要做的，就是调整你所使用的标签。

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/mutsuki_kantaicollection_，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/mutsukikantaicollection 公开了训练数据集，可能对你有帮助。

为何不直接使用筛选更优的图片

本模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，全过程完全自动化，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、自动训练与自动化发布。因此，若可能，我们非常欢迎您的反馈或建议，因为它们对我们极为宝贵。

为何无法准确生成期望角色的服装

我们当前的训练数据来源于多个图片网站，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颇具挑战。因此，服装生成依赖于基于训练数据集标签的聚类，力求实现最佳还原效果。我们将持续改进这一问题并尝试优化，但这仍是一个难以彻底解决的挑战，服装还原的准确性也不太可能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，以及因数据量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、调整角色姿势，当然还包括生成角色的NSFW图像！😉

以下群体不建议使用本模型，我们对此表示歉意：

1. 对原始角色设计有任何细微偏差都无法容忍者；
2. 对角色服装还原精度要求极高者；
3. 无法接受基于Stable Diffusion算法生成图像的潜在随机性者；
4. 不适应使用LoRA全自动训练角色模型的过程，或认为训练角色模型必须完全手工操作以示尊重者；
5. 认为生成内容违背自身价值观者。