shizuko/河和シズコ/静子 (Blue Archive)

• 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。详情请参见描述中的“如何使用 Pivotal Tuned 模型”。
• 已剪枝的角色标签包括：发饰、长发、女仆头饰、紫色眼睛、棕色头发、光环、双马尾、动物耳朵、发花、胸部、极长发、小胸、假动物耳朵。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 文件建议权重为 0.7–1.1，LoRA 权重建议为 0.5–0.85。
• 图片使用了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。
• 服装未进行专门训练。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 573 张图片 进行训练。
• 训练配置文件见 这里。
• 我们自动选择的步骤是 3768，以平衡模型的保真度与可控性。 下方为所有步骤的概览。您可以在 huggingface 仓库 - CyberHarem/shizuko_bluearchive 中尝试其他推荐步骤。

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 一样轻松使用它。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。

模型训练方式

• 本模型使用 kohya-ss/sd-scripts 训练，图片由 a1111 的 WebUI 和 API SDK 生成。
• 自动训练框架 由 DeepGHS 团队 维护。
• 训练使用的数据集为 CyberHarem/shizuko_bluearchive 中的 stage3-p480-1200，共包含 573 张图片。
• 我们自动选择的步骤是 3768，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骤，请参阅 huggingface 仓库 - CyberHarem/shizuko_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-。

此模型包含两个文件。若使用 WebUI v1.6 或更低版本，您必须同时使用这两个文件！！！ 在此情况下，您需要下载 shizuko_bluearchive.pt 和 shizuko_bluearchive.safetensors，然后将 shizuko_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹，同时将 shizuko_bluearchive.safetensors 作为 LoRA 加载。若您使用的是 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 的官方支持，详细信息请见 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、shizuko_bluearchive.pt と shizuko_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、shizuko_bluearchive.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に shizuko_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 shizuko_bluearchive.pt 和 shizuko_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 shizuko_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 shizuko_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 shizuko_bluearchive，已剪枝的标签为 hair_ornament, long_hair, maid_headdress, purple_eyes, brown_hair, halo, twintails, animal_ears, hair_flower, breasts, very_long_hair, small_breasts, fake_animal_ears。当某些特征（如发色）有时不够稳定时，您可以在提示词中添加这些标签。

为何部分预览图与角色不一致

所有预览图中使用的提示词（点击图片可查看）均通过聚类算法自动生成，基于从训练数据集中提取的特征信息。图像生成时采用随机种子，且未进行任何人工筛选或修改。因此，出现上述情况是可能的。

在实际使用中，根据我们的内部测试，多数遇到此类问题的模型在真实使用中的表现往往优于预览图像所展示的效果。您唯一需要做的可能是调整所使用的标签。

我觉得此模型可能存在过拟合或欠拟合，我该怎么办？

您在这里看到的步骤是自动选择的。我们也为您推荐了其他优秀步骤供您尝试。点击 此处 选择您喜欢的步骤。

我们的模型已发布于 huggingface 仓库 - CyberHarem/shizuko_bluearchive，所有步骤的模型均已保存。此外，我们也在 huggingface 数据集 - CyberHarem/shizuko_bluearchive 上发布了训练数据集，这对您可能有所帮助。

为何不直接使用筛选后的优质图像？

本模型从数据抓取、训练、生成预览图到发布，整个流程 100% 自动化，无人工干预。这是我们的团队进行的一项有趣的实验，为此我们开发了一整套软件基础设施，涵盖数据过滤、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，它们对我们极其宝贵。

为何无法精确生成角色的期望服装？

我们当前的训练数据来源于多个图片网站，对于全自动流程而言，很难准确预测某位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方法，以尽可能还原最佳效果。我们将持续改进这一问题并尝试优化，但目前仍是一个难以彻底解决的挑战。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精准还原角色本身的固有特征，以及因数据量较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，当然还包括生成角色的 NSFW 图像！😉

以下群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 不能容忍角色设计出现任何细微偏差的用户。
2. 对角色服装还原精度要求极高的应用场景的用户。
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像时可能存在的随机性的用户。
4. 不适应使用 LoRA 自动训练角色模型的流程，或认为训练角色模型必须完全手动操作以避免“不敬”的用户。
5. 认为生成内容违背自身价值观的用户。