furutaka/古鷹 (Kantai Collection)

• 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！！！
• 关联的触发词仅作参考，有时可能需要调整。
• pt 文件推荐权重为 0.5-1.0，LoRA 权重为 0.5-0.85。
• 图像使用若干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 490 张图像 训练而成。

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

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

触发词为 furutaka_kantaicollection，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {furutaka_kantaicollection:1.15}, brown_hair, short_hair, yellow_eyes, glowing_eye, glowing, heterochromia, hair_ornament, hairclip, smile, 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。

为何部分预览图像不像 Furutaka Kantaicollection

所有预览图像中使用的提示词文本（可通过点击图像查看）均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。图像生成时使用的种子也随机产生，且图像未经任何筛选或修改。因此，可能出现上述问题。

实际上，根据我们的内部测试，大多数遇到此类问题的模型在实际使用中表现优于预览图像所展示的效果。你唯一可能需要做的，只是调整你所使用的标签。

我觉得此模型可能过拟合或欠拟合，我该怎么办？

我们的模型已发布在 huggingface 仓库 - CyberHarem/furutaka_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/furutakakantaicollection 发布了训练数据集，这或许对你有帮助。

为何不直接使用筛选更好的图像？

本模型从数据爬取、训练到生成预览图像和发布，整个过程100% 自动化，无人工干预。这是我们团队进行的一次有趣实验，为此我们已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，它们对我们而言极具价值。

为何无法精准生成目标角色的服装？

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，难以准确预测某个角色拥有哪些官方图。因此，服装生成依赖于基于训练数据集标签的聚类，以期获得最佳还原效果。我们将持续改进这一问题并尝试优化，但其仍是一项难以彻底解决的挑战，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而具备的较强泛化能力。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，我们深表遗憾：

1. 无法容忍任何角色设计细节偏离原始设定者；
2. 对角色服装还原精度要求极高者；
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像时可能存在的随机性者；
4. 对使用 LoRA 自动训练角色模型的过程感到不适，或认为训练角色模型必须完全手动操作以避免不敬者；
5. 觉得生成图像内容违背自身价值观者。