hagikaze/萩風 (Kantai Collection)

• 由于Civitai的使用条款，部分图片无法上传。完整的预览图片请见HUGGINGFACE。
• 该模型包含两个文件，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，排除了挑选行为。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子，获取对应服装的提示词。
• 该模型使用490张图片进行训练。

如何使用此模型

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

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

触发词为hagikaze_kantaicollection，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {hagikaze_kantaicollection:1.15}, long_hair, purple_hair, one_side_up, ahoge, brown_eyes, blush, ribbon, red_ribbon, vest, neck_ribbon, smile, breasts, black_vest, blouse, open_mouth。

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。

为什么部分预览图片看起来不像Hagikaze Kantaicollection

用于预览图片（可通过点击图片查看）的所有提示文本均通过聚类算法自动生成，算法基于从训练数据集中提取的特征信息。图像生成时使用的种子也是随机生成的，且图片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的表现优于预览图片所展示的效果。你唯一可能需要做的，就是调整你所使用的标签。

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/hagikaze_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/hagikazekantaicollection，这或许对你有帮助。

为什么不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，整个流程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、自动训练和自动化发布。因此，如果你能提供反馈或建议，我们将非常感激，因为这些对我们至关重要。

为什么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片网站，在全自动流程下，很难准确预测某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标签的聚类分析，以期实现最佳还原效果。我们会持续改进这一问题并尝试优化，但目前仍是一个无法完全解决的挑战。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，本模型最大的优势在于还原角色本身的固有特征，以及得益于更大数据集所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，当然还有生成角色的NSFW图像！😉。

以下群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 对角色设计的任何细微偏差都无法容忍的用户。
2. 对角色服装还原准确性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全自动训练角色模型过程，或认为必须完全手动操作训练角色模型以避免不尊重角色的用户。
5. 认为生成内容违背自身价值观的用户。