cherino/連河チェリノ/切里诺 (Blue Archive)
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关于此版本
模型描述
- 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。
- 对于模型版本 v1.5.1 或 v2.0+，您可以像使用其他 LoRA 一样直接在 WebUI 中使用它们，这些模型是使用 kohya 脚本训练的。
- 对于模型版本 v1.5 或 v1.4-，您必须同时使用两个文件才能运行。详情请参阅描述中的“如何使用 Pivotal Tuned 模型”。
- 经过修剪的角色标签为：长发、蓝眼、白发、光环、假胡须、假胡子、灰发、帽子、双侧上扬、丝带、筒形帽。当角色的核心特征（例如发色）不够稳定时，您可以将这些标签添加到提示词中。
- pt 文件的推荐权重为 0.7–1.1，LoRA 的权重为 0.5–0.85。
- 图像使用一些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。您看到的就是您能得到的。
- 未对服装进行专门训练。您可以查看我们提供的预览帖子以获取对应服装的提示词。
- 本模型使用 346 张图像训练而成。
- 训练配置文件请见 这里。
- 我们自动选择的步数为 1818，以平衡模型的保真度与可控性。以下是所有步数的概览。您可以在 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/cherino_bluearchive 中尝试其他推荐步数。
如何使用此模型
本部分仅适用于模型版本 v1.5.1 或 v2.0+。
您可以像使用其他 LoRA 一样直接使用它。我们使用 kohya 脚本训练了此模型。
他のLoRAと同様に簡単に使用できます。このモデルはkohyaスクリプトで訓練されました。
다른 LoRA처럼 간단히 사용할 수 있습니다. 우리는 이 모델을 kohya 스크립트로 훈련했습니다。
您可以像其他LoRAs一样简单地使用它。我们使用kohya脚本对该模型进行了训练。
(由 ChatGPT 翻译)
如果您正在寻找模型中的女角色，或对我们的技术感兴趣，欢迎加入我们的 Discord 服务器。
本模型的训练方式
- 本模型使用 kohya-ss/sd-scripts 训练，图像由 a1111 的 WebUI 和 API SDK 生成。
- 自动训练框架 由 DeepGHS 团队 维护。
- 用于训练的数据集为 CyberHarem/cherino_bluearchive 中的
stage3-p480-1200，包含 346 张图像。 - 我们自动选择的步数为 1818，以平衡模型的保真度与可控性。
- 训练配置文件请见 这里。
有关更多训练细节和推荐步数，请参阅 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/cherino_bluearchive。
如何使用 Pivotal Tuned 模型
本部分仅适用于模型版本 v1.5 或 v1.4-。
本模型包含两个文件。若您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，请务必同时使用这两个文件！！！ 此时，您需要下载 cherino_bluearchive.pt 和 cherino_bluearchive.safetensors 两个文件，然后将 cherino_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，同时将 cherino_bluearchive.safetensors 作为 LoRA 使用。若您使用的是 WebUI v1.7+，则只需像使用常规 LoRA 一样使用 safetensors 文件即可。这是因为嵌入式 LoRA/Lycoris 模型现已得到 a1111 WebUI 的官方支持，详情请见 这里。
このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 以下のバージョンを使用している場合は、これらを一緒に使用する必要があります！！！ この場合、cherino_bluearchive.pt と cherino_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、cherino_bluearchive.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に cherino_bluearchive.safetensors をLoRAとして使用します。 webui v1.7+を使用している場合、一般的なLoRAsのようにsafetensorsファイルを使用してください。 これは、埋め込みバンドルされたLoRA/Lycorisモデルが現在、a1111のwebuiに公式にサポートされているためです。 詳細についてはこちらをご覧ください。
此模型包含两个文件。如果您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，您需要同时使用这两个文件！ 在这种情况下，您需要下载 cherino_bluearchive.pt 和 cherino_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 cherino_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 cherino_bluearchive.safetensors 作为 LoRA。 如果您正在使用 webui v1.7 或更高版本，只需像常规 LoRAs 一样使用 safetensors 文件。 这是因为嵌入式 LoRA/Lycoris 模型现在已经得到 a1111's webui 的官方支持， 更多详情请参见这里。
(由 ChatGPT 翻译)
触发词为 cherino_bluearchive，修剪后的标签为 long_hair, blue_eyes, white_hair, halo, fake_facial_hair, fake_mustache, grey_hair, hat, two_side_up, ribbon, shako_cap。当某些特征（例如发色）有时不稳定时，您可以将它们添加到提示词中。
为何部分预览图与角色不符
所有预览图中使用的提示词（点击图片可查看）均通过基于训练数据集提取的特征信息，使用聚类算法自动生成。图像生成所用的种子也是随机的，且未经过任何人工筛选或修改。因此，可能出现上述问题。
实际上，根据我们的内部测试，大多数出现此类问题的模型在实际使用中的表现往往优于预览图所示的效果。您唯一可能需要做的，就是调整使用的标签。
我觉得此模型可能存在过拟合或欠拟合，该怎么办？
您在此处看到的步数是自动选择的。我们还为您推荐了其他优秀步数供尝试。请点击 这里 选择您喜欢的步数。
我们的模型已发布于 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/cherino_bluearchive，其中保存了所有步数的模型。同时，我们也在 HuggingFace 数据集 - CyberHarem/cherino_bluearchive 发布了训练数据集，可能对您有所帮助。
为何不直接使用筛选后的优质图像？
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，若您能提供反馈或建议，将对我们极为宝贵。
为何无法精确生成期望的角色服装？
我们当前的训练数据源自多个图像网站，而在全自动流程中，难以准确预测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，以尽可能还原最佳效果。我们将持续优化此问题，但目前仍难以完全解决。服装还原的精度也难以达到人工训练模型的水平。
实际上，该模型最大的优势在于能精准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，本模型非常适合用于更换服装、调整角色姿势，当然，也十分适合生成角色的 NSFW 图像！😉
以下群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：
- 对角色原设计有任何细微偏差都无法容忍者；
- 对角色服装还原精度要求极高者；
- 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像中可能存在随机性者；
- 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示尊重者；
- 认为生成图像内容违背自身价值观者。