gotland/ゴトランド (Kantai Collection)

• 由于Civitai的使用条款，部分图片无法上传。完整的预览图片可在HUGGINGFACE上查看。
• 此模型包含两个文件。您必须同时使用它们！！！
• 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的聚类提示词生成，采用随机种子，排除了刻意挑选。您所看到的就是您能获得的效果。
• 服装方面未进行专门训练。您可参考我们提供的预览帖获取对应服装的提示词。
• 本模型使用476张图片进行训练。

如何使用此模型

此模型包含两个文件。您必须同时使用它们！！！。在这种情况下，您需要下载gotland_kantaicollection.pt和gotland_kantaicollection.safetensors两个文件，然后将gotland_kantaicollection.pt作为纹理反转嵌入使用，同时将gotland_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、gotland_kantaicollection.ptとgotland_kantaicollection.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。gotland_kantaicollection.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にgotland_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gotland_kantaicollection.pt和gotland_kantaicollection.safetensors这两个文件，然后将gotland_kantaicollection.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用gotland_kantaicollection.safetensors作为LoRA。

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

触发词为gotland_kantaicollection，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {gotland_kantaicollection:1.15}, blue_hair, long_hair, mole, mole_under_eye, blue_eyes, hair_between_eyes, smile, hair_bun, blush, breasts, single_hair_bun。

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。

为何部分预览图片看起来不像Gotland Kantaicollection

用于预览图片的所有提示词（可通过点击图片查看）均通过基于训练数据集提取特征信息的聚类算法自动生成。图像生成所用的种子也随机产生，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优于预览图。您唯一可能需要做的就是调整所使用的标签。

我觉得此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/gotland_kantaicollection_，其中保存了所有训练步骤的模型。此外，我们还在HuggingFace数据集 - CyberHarem/gotlandkantaicollection上发布了训练数据集，这可能对您有所帮助。

为何不直接使用筛选得更好的图片？

本模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，全过程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，为此我们开发了一套完整的软件基础设施，包括数据过滤、自动训练和自动化发布。因此，若您能提供反馈或建议，我们将非常感激，因为这对我们的工作至关重要。

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，由于整个流程完全自动化，难以准确预测某角色拥有哪些官方图像。因此，服装生成依赖于对训练数据集中标签的聚类分析，以尽可能还原效果。我们将持续改进这一问题，但仍难以彻底解决。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，本模型最大的优势在于精准还原角色本身的固有特征，以及因其较大数据集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，当然还包括生成角色的NSFW图像！😉

对于以下群体，不建议使用本模型，敬请谅解：

1. 无法容忍角色设计中任何细小偏差的用户。
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算法生成图像时可能存在的随机性的用户。
4. 不适应使用LoRA自动化训练角色模型流程，或认为必须完全手动操作才能避免对角色不敬的用户。
5. 觉得生成内容违背自身价值观的用户。