kiyoshimo/清霜/清霜 (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。
• 推荐 pt 文件权重为 0.5-1.0，LoRA 权重为 0.5-0.85。
• 图像使用若干固定提示词及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。
• 服装部分未进行专项训练。你可以查看我们提供的预览图以获取对应服装的提示词。
• 该模型使用 501 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 kiyoshimo_kantaicollection.pt 和 kiyoshimo_kantaicollection.safetensors 两个文件，然后将 kiyoshimo_kantaicollection.pt 作为纹理反转嵌入，同时将 kiyoshimo_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、kiyoshimo_kantaicollection.ptとkiyoshimo_kantaicollection.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。kiyoshimo_kantaicollection.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にkiyoshimo_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kiyoshimo_kantaicollection.pt和kiyoshimo_kantaicollection.safetensors这两个文件，然后将kiyoshimo_kantaicollection.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用kiyoshimo_kantaicollection.safetensors作为LoRA。

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

触发词为 kiyoshimo_kantaicollection，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {kiyoshimo_kantaicollection:1.15}, long_hair, grey_hair, ahoge, twintails, hair_between_eyes, grey_eyes, low_twintails, smile, bow, very_long_hair, bowtie, blush, open_mouth。

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 团队 维护。

为何部分预览图像不像 Kiyoshimo Kantaicollection

所有预览图像中使用的提示词（可通过点击图像查看）均通过基于训练数据集特征提取的聚类算法自动生成。图像生成过程中使用的种子也是随机生成的，且图像未经任何筛选或修改。因此，可能出现上述问题。

实际使用中，根据我们的内部测试，大多数遇到类似问题的模型在真实应用中的表现通常优于预览图像。你唯一需要做的，可能是调整所使用的标签。

我觉得这个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/kiyoshimo_kantaicollection_，其中保存了所有训练步骤的模型。同时，我们也发布了训练数据集于 huggingface 数据集 - CyberHarem/kiyoshimokantaicollection，可能对你有帮助。

为何不直接使用筛选更好的图像？

本模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，整个过程 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，我们非常期待您的反馈或建议，这对我们的工作极为宝贵。

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像网站，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形象。因此，服装生成依赖于训练数据集中标签的聚类分析，以尽可能还原最佳效果。我们将持续改进这一问题，但仍难以完全解决。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，此模型的最大优势在于还原角色固有特征及其相对强大的泛化能力，这得益于其庞大的数据集。因此，此模型非常适合用于更换服装、调整角色姿势，以及当然——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. 无法容忍任何角色设计细节偏离原作的用户。
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 算法生成图像所固有的随机性的用户。
4. 不适应使用 LoRA 自动化训练角色模型的过程，或认为训练角色模型必须完全手动操作以示尊重的用户。
5. 认为生成内容冒犯其价值观的用户。