queen_medb/女王メイヴ/女王梅芙 (Fate/Grand Order)

• 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！！！
• 相关触发词仅供参考，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。
• 图片使用少量固定提示词和基于数据集聚类的提示词生成，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子，获取对应服装的提示词。
• 本模型使用557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queen_medb_fgo.pt和queen_medb_fgo.safetensors两个文件，然后将queen_medb_fgo.pt用作纹理反转嵌入，同时将queen_medb_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、queen_medb_fgo.ptとqueen_medb_fgo.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。queen_medb_fgo.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にqueen_medb_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queen_medb_fgo.pt和queen_medb_fgo.safetensors这两个文件，然后将queen_medb_fgo.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用queen_medb_fgo.safetensors作为LoRA。

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

触发词为queen_medb_fgo，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {queen_medb_fgo:1.15}, pink_hair, long_hair, bangs, yellow_eyes, smile, tiara, breasts, blush, medium_breasts。

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。

为何部分预览图看起来不像Queen Medb Fgo

所有预览图中使用的提示词文本（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，且图像未经过任何筛选或修改。因此，可能出现上述问题。

在实际使用中，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中的效果。你唯一可能需要做的就是调整你使用的标签。

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/queen_medb_fgo，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/queen_medb_fgo，这可能对你有帮助。

为何不直接使用筛选更好的图片？

本模型从数据爬取、训练、生成预览图到发布，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，如有可能，我们非常欢迎更多反馈或建议，因为它们对我们极为宝贵。

为何无法精准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，很难准确预测某个角色拥有哪些官方图片。因此，服装生成依赖于基于训练数据集标签的聚类方法，以尽可能还原最佳效果。我们将持续改进这一问题并尝试优化，但这仍是一个难以完全解决的挑战，服装还原的精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的固有特征，以及因其更大数据集带来的较强泛化能力。因此，本模型非常适合用于更换服装、调整角色姿势，当然还有生成角色的NSFW图像！😉。

以下用户群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 无法容忍角色设计有任何细微偏差的用户。
2. 对角色服装还原精确度要求极高的应用场景使用者。
3. 无法接受基于Stable Diffusion算法生成图像所固有的随机性的用户。
4. 不适应使用LoRA全自动训练角色模型流程的用户，或认为必须完全手动操作训练角色模型才能避免亵渎角色的用户。
5. 觉得生成内容违背自身价值观的用户。