matsubara_kanon/松原花音/마츠바라카논 (BanG Dream!)

• 由于 Civitai 的服务条款，部分图片无法上传。完整的预览图片可在 HUGGINGFACE 上查看。
• 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 文件的权重为 0.5-1.0，LoRA 的权重为 0.5-0.85。
• 图片使用若干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。
• 未针对服装进行专门训练。你可以查看我们提供的预览帖以获取对应服装的提示词。
• 该模型使用 465 张图像 进行训练。

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 matsubara_kanon_bangdream.pt 和 matsubara_kanon_bangdream.safetensors 两个文件，然后将 matsubara_kanon_bangdream.pt 作为纹理反转嵌入，同时将 matsubara_kanon_bangdream.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、matsubara_kanon_bangdream.ptとmatsubara_kanon_bangdream.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。matsubara_kanon_bangdream.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にmatsubara_kanon_bangdream.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matsubara_kanon_bangdream.pt和matsubara_kanon_bangdream.safetensors这两个文件，然后将matsubara_kanon_bangdream.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用matsubara_kanon_bangdream.safetensors作为LoRA。

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

触发词为 matsubara_kanon_bangdream，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {matsubara_kanon_bangdream:1.15}, blue_hair, purple_eyes, bangs, long_hair, blush, smile, ribbon, hair_ornament, light_blue_hair, open_mouth, one_side_up, hair_ribbon, hair_flower。

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。

为何部分预览图与 Matsubara Kanon Bangdream 不像

所有预览图中使用的提示文本（可通过点击图片查看）均是基于从训练数据集中提取的特征信息，通过聚类算法自动生成的。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，大多数出现此类问题的模型在真实使用中的表现往往优于预览图所示效果。你唯一可能需要做的就是调整所使用的标签。

我觉得该模型可能过拟合或欠拟合，该怎么办

我们的模型已发布于 huggingface 仓库 - CyberHarem/matsubara_kanon_bangdream，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/matsubara_kanon_bangdream，这可能对你有帮助。

为何不直接使用筛选更好的图片

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、自动训练和自动化发布。因此，如果可能的话，我们非常欢迎更多反馈或建议，这对我们的研究极为宝贵。

为何无法准确生成目标角色的服装

我们当前的训练数据来源于多个图片网站，由于采用全自动流程，难以准确预测角色拥有哪些官方图像。因此，服装生成依赖于基于训练数据集标签的聚类方法，力求实现最佳还原效果。我们将持续改进这一问题并尝试优化，但这仍然是一个难以完全解决的挑战。服装还原的精确度也难以达到人工训练模型的水平。

事实上，该模型最大的优势在于还原角色本身的固有特征，以及因数据集规模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、调整角色姿态，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，我们深表歉意：

1. 无法容忍任何与原角色设计细微偏差的用户；
2. 对角色服装还原精度要求极高的应用场景用户；
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像潜在随机性的用户；
4. 不适应使用 LoRA 自动训练角色模型的流程，或认为必须通过纯人工操作训练角色模型以示尊重的用户；
5. 觉得生成内容冒犯其价值观的用户。