airi/栗村アイリ/爱莉 (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。详细说明请参见描述中的“如何使用 Pivotal Tuned 模型”。
- 剪枝后的角色标签为：长发、光环、绿眼、棕发、发饰、蝴蝶结、黑发、绿蝴蝶结、绿光环。当角色的核心特征（如发色）不够稳定时，您可以在提示词中添加这些标签。
- pt 文件的推荐权重为 0.7-1.1，LoRA 的推荐权重为 0.5-0.85。
- 图片是使用一些固定提示词和基于数据集聚类生成的提示词生成的，使用了随机种子，排除了人为筛选。您看到的就是您能得到的。
- 服装没有进行专门训练。您可参考我们提供的预览图获取对应服装的提示词。
- 本模型使用 397 张图片 训练。
- 训练配置文件见 这里。
- 我们自动选择的步数为 4520，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/airi_bluearchive 中尝试其他推荐步数。
如何使用此模型
此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。
(Translated with ChatGPT)
如果您在寻找模型中的女仆角色，或对我们的技术感兴趣，欢迎加入我们的 Discord 服务器。
模型如何训练
- 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，详见 此处。
- 训练数据集为 CyberHarem/airi_bluearchive 中的
stage3-p480-1200，包含 397 张图像。 - 我们自动选择的步数为 4520，以平衡模型的保真度与可控性。
- 训练配置文件见 这里。
更多训练细节与推荐步数，请参阅 huggingface 仓库 - CyberHarem/airi_bluearchive。
如何使用 Pivotal Tuned 模型
此部分仅适用于模型版本 v1.5 或 v1.4-。
此模型包含两个文件。如果您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，请务必同时使用这两个文件！！！ 在这种情况下，您需要下载 airi_bluearchive.pt 和 airi_bluearchive.safetensors，然后将 airi_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 airi_bluearchive.safetensors 作为 LoRA 加载。如果您使用的是 WebUI v1.7+，只需像普通 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 官方支持，详情请见 此处。
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、airi_bluearchive.pt と airi_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、airi_bluearchive.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に airi_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 airi_bluearchive.pt 和 airi_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 airi_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 airi_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。
(Translated with ChatGPT)
触发词为 airi_bluearchive，剪枝标签为 long_hair, halo, green_eyes, brown_hair, hair_ornament, bow, black_hair, green_bow, green_halo。当某些特征（如发色）有时不够稳定时，您可以将这些标签添加到提示词中。
为何部分预览图看起来不像角色
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特征信息的聚类算法自动生成。图像生成时使用的种子也是随机生成的，且图像未经过任何人工筛选或修改。因此，可能出现上述情况。
实际上，根据我们内部测试，大多数出现此类问题的模型在实际使用中的表现优于预览图中的效果。您唯一需要做的可能是调整使用的标签。
我觉得这个模型可能过拟合或欠拟合，我该怎么办？
此处显示的步数为自动选择。我们还为您推荐了其他优质步数供尝试。点击 此处 选择您喜欢的步数。
我们的模型已发布于 huggingface 仓库 - CyberHarem/airi_bluearchive，其中保存了所有步数的模型。同时，我们也在 huggingface 数据集 - CyberHarem/airi_bluearchive 上发布了训练数据集，可能对您有帮助。
为什么不直接使用更精选的图片？
本模型从数据爬取、训练、生成预览图到发布的整个过程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、自动训练与自动化发布。因此，若您能提供反馈或建议，我们将非常感激，因为它们对我们极为宝贵。
为何无法精准生成角色的服装？
我们当前的训练数据来源于多个图像网站，对于全自动管道而言，很难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。我们会持续优化这一问题，但仍难以完全解决。服装还原的准确率也难以与人工训练的模型相比。
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，以及因数据集更大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：
- 对原角色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 算法生成图像的潜在随机性者。
- 不适应使用 LoRA 自动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者。
- 认为生成图像内容违背自身价值观者。