marina/池倉マリナ/玛丽娜 (Blue Archive)

• 由于 Civitai 的服务条款，部分图片无法上传。完整预览图片请见 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”。
• 精简后的角色标签为：短发、胸部、金发、黄眼、光环、大胸部。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 文件推荐权重为 0.7–1.1，LoRA 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的提示词生成的，采用随机种子，排除了人为挑选。您看到的就是您能获得的。
• 未对服装进行专门训练。您可查看我们提供的预览帖子以获取对应服装的提示词。
• 该模型使用 538 张图片 训练。
• 训练配置文件请见 这里。
• 我们自动选择的步数为 3552，以在模型保真度与可控性之间取得平衡。 所有步骤的概览如下。您可在 huggingface 仓库 - CyberHarem/marina_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 脚本训练了该模型。

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。

模型如何训练

• 本模型使用 kohya-ss/sd-scripts 训练，图像通过 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/marina_bluearchive 中的 stage3-p480-1200，共包含 538 张图片。
• 我们自动选择的步数为 3552，以在模型保真度与可控性之间取得平衡。
• 训练配置文件请见 这里。

如需更多训练细节和推荐步数，请参阅 huggingface 仓库 - CyberHarem/marina_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-。

本模型包含两个文件。如果您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，必须同时使用这两个文件！！！ 此时，您需要下载 marina_bluearchive.pt 和 marina_bluearchive.safetensors，然后将 marina_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 marina_bluearchive.safetensors 作为 LoRA 加载。若您使用的是 WebUI v1.7+，只需像常规 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 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、marina_bluearchive.pt と marina_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、marina_bluearchive.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に marina_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 marina_bluearchive.pt 和 marina_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 marina_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 marina_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 marina_bluearchive，精简标签为 short_hair, breasts, blonde_hair, yellow_eyes, halo, large_breasts。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您的提示词中。

为何部分预览图看起来不像该角色

用于预览图的所有提示词（可通过点击图片查看）均是基于训练数据集中提取的特征信息，通过聚类算法自动生成的。图像生成中使用的种子也是随机生成，且未进行任何人工筛选或修改。因此，可能会出现上述问题。

实际上，根据我们的内部测试，大多数遭遇此类问题的模型在实际使用中的表现优于预览图所示效果。您唯一可能需要做的，就是调整所使用的标签。

我觉得该模型可能存在过拟合或欠拟合，该怎么办

此处显示的步数为自动选择的结果。我们也为您推荐了其他优质步数供尝试。点击 此处 选取您喜欢的步数。

我们的模型已发布于 huggingface 仓库 - CyberHarem/marina_bluearchive，其中保存了所有步骤的模型。同时，我们也将训练数据集发布于 huggingface 数据集 - CyberHarem/marina_bluearchive，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、训练到生成预览图和发布，全过程 100% 自动化，无人工干预。这是我们的团队进行的一项趣味性实验，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，因为这些对我们的工作极为重要。

为何无法准确生成期望的角色服装

我们当前的训练数据来源于多个图像网站，而在全自动流程中，很难精准预测某个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，力求实现最佳还原效果。我们将持续优化此问题，但目前仍无法彻底解决。服装还原的准确度也难以与人工训练模型相媲美。

实际上，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、调整角色姿势，当然也包括生成角色的 NSFW 图像！😉

以下人群不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 无法容忍角色设计中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. 不习惯使用 LoRA 自动化训练角色模型，或认为训练角色模型必须纯手工操作以示尊重的用户。
5. 觉得生成内容违背其价值观的用户。