umikaze/海風 (Kantai Collection)

• 由于Civitai的服务条款，部分图片无法上传。完整的预览图片请见 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，获取对应服装的提示词。
• 该模型使用457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！！！。 在这种情况下，你需要下载 umikaze_kantaicollection.pt 和 umikaze_kantaicollection.safetensors 两个文件，然后将 umikaze_kantaicollection.pt 用作纹理反转嵌入，同时将 umikaze_kantaicollection.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、umikaze_kantaicollection.ptとumikaze_kantaicollection.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。umikaze_kantaicollection.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にumikaze_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umikaze_kantaicollection.pt和umikaze_kantaicollection.safetensors这两个文件，然后将umikaze_kantaicollection.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用umikaze_kantaicollection.safetensors作为LoRA。

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

触发词为 umikaze_kantaicollection，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {umikaze_kantaicollection:1.15}, long_hair, blue_eyes, braid, single_braid, grey_hair, bangs, mole, mole_under_eye, very_long_hair, parted_bangs, breasts, blush, serafuku, sleeveless, smile, white_hair, hair_tie, hair_flaps。

模型训练方式

该模型使用 HCP-Diffusion 进行训练，自动训练框架由 DeepGHS Team 维护。

为何部分预览图与Umikaze Kantaicollection形象不符

所有预览图中使用的提示文本（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的，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往往优于预览图所展示的效果。你唯一可能需要做的，是调整你使用的标签。

我觉得这个模型可能存在过拟合或欠拟合，该怎么办？

我们的模型已发布在 huggingface 仓库 - CyberHarem/umikaze_kantaicollection_，其中保存了所有训练步骤的模型。此外，我们也将训练数据集发布在 huggingface 数据集 - CyberHarem/umikazekantaicollection，这可能会对你有所帮助。

为何不直接使用筛选过的优质图像？

本模型从数据采集、训练，到生成预览图和发布，全程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、自动训练与自动化发布。因此，如有可能，我们非常欢迎您的反馈或建议，这对我们的改进至关重要。

为何无法准确生成目标角色的服装？

我们目前的训练数据来源于多个图片网站，对于全自动流程来说，难以精确预测每个角色拥有哪些官方图像。因此，服装生成依赖于基于训练数据集中标签的聚类方法，以尽可能还原最佳效果。我们会持续改进这一问题，但仍是一个难以完全解决的挑战，服装还原的准确度也难以达到人工训练模型的水平。

事实上，该模型最大的优势在于还原角色本身的固有特征，以及因其更大规模数据集所带来的较强泛化能力。因此，此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，我们深表歉意：

1. 无法容忍任何角色设计微小偏差的用户；
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算法生成图像中潜在随机性的用户；
4. 不适应使用LoRA自动化训练角色模型流程的用户，或认为角色模型训练必须完全依赖人工操作以示尊重的角色爱好者；
5. 认为生成内容冒犯其价值观的用户。