nodoka/天見ノドカ/和香 (Blue Archive)

• 由于 Civitai 的服务条款，部分图片无法上传。完整预览图请参见 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。详细方法请参见描述中的“如何使用 Pivotal Tuned 模型”。
• 被剪枝的角色标签为：halo、red eyes、braid、blonde hair、long hair、breasts、hair bun、hat。当角色的核心特征（如发色）不够稳定时，您可以在提示词中手动添加这些标签。
• 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，并采用了随机种子，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图以获取对应服装的提示词。
• 本模型使用206 张图像进行训练。
• 训练配置文件见 这里。
• 我们自动选择的训练步数为 2835，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/nodoka_bluearchive 中尝试其他推荐步数。

如何使用本模型

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。

(Translated with ChatGPT)

如果您正在寻找模型的二次元角色，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，图像通过 a1111 的 WebUI 和 API SDK 生成。
• 自动训练框架 由 DeepGHS 团队 维护。
• 训练所用数据集为 CyberHarem/nodoka_bluearchive 中的 stage3-p480-1200，共包含 206 张图像。
• 我们自动选择的训练步数为 2835，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/nodoka_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。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 nodoka_bluearchive.pt 和 nodoka_bluearchive.safetensors 两个文件，将 nodoka_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 nodoka_bluearchive.safetensors 作为 LoRA 加载。如果您使用的是 webui v1.7+，则只需像常规 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 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、nodoka_bluearchive.pt と nodoka_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、nodoka_bluearchive.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に nodoka_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 nodoka_bluearchive.pt 和 nodoka_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 nodoka_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 nodoka_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 nodoka_bluearchive，剪枝标签为 halo, red_eyes, braid, blonde_hair, long_hair, breasts, hair_bun, hat。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符

所有预览图所使用的提示词（点击图片可查看）均通过聚类算法自动生成，其依据是训练数据集中提取的特征信息。图像生成时使用的种子也是随机生成，且未经过任何人为筛选或修改。因此，出现上述情况是可能的。

实际使用中，根据我们的内部测试，多数出现此类问题的模型在真实应用中的表现往往优于预览图所示效果。您可能只需调整所使用的标签即可。

我觉得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定。我们还为您推荐了其他优秀步数供尝试。点击 此处 选择您偏好的步数。

我们的模型已发布于 huggingface 仓库 - CyberHarem/nodoka_bluearchive，所有步数的模型均已被保存。同时，我们也将训练数据集发布于 huggingface 数据集 - CyberHarem/nodoka_bluearchive，可能对您有所帮助。

为何不直接使用效果更好的精选图片？

从数据采集、训练、生成预览图到发布，本模型的整个流程完全自动化，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，涵盖数据过滤、自动训练与自动发布。因此，若您能提供反馈或建议，我们将非常感激，这些对我们的改进至关重要。

为何无法准确生成目标角色的服装？

当前训练数据来源于多个图像网站，为实现全自动流水线，准确预测角色所具备的官方图像颇具挑战。因此，服装生成依赖于基于训练数据集标签的聚类分析，以尽可能还原效果。我们将持续优化这一问题，但目前仍难以彻底解决，其还原精度也难以达到人工训练模型的水平。

实际上，本模型最大的优势在于精准还原角色本身的固有特征，以及因其更大规模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，我们深表遗憾：

1. 对角色原设计有任何细微偏差都无法容忍者。
2. 对角色服装还原精度要求极高者。
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像时固有的随机性者。
4. 不习惯使用 LoRA 自动训练角色模型，或认为角色模型训练必须完全手动操作以示尊重者。
5. 对生成内容与其价值观相悖感到不适者。