rumi/朱城ルミ/瑠美 (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。完整的预览图片可在 HUGGINGFACE 上找到。
- 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，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“如何使用关键微调模型”。
- 已精简的角色标签包括：棕色头发、动物耳朵、长发、乳房、狐狸耳朵、光环、眼睛之间的头发、大乳房、紫色眼睛、交叉刘海、红色光环、极长发。当角色的核心特征（例如发色）不够稳定时，您可以将这些标签添加到提示词中。
- pt 文件的推荐权重为 0.7-1.1，LoRA 的推荐权重为 0.5-0.85。
- 图像使用了一些固定提示词和基于数据集的聚类提示词生成。使用了随机种子，排除了人工挑选。您看到的就是您能得到的。
- 服装没有进行专门训练。您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 520 张图像 训练而成。
- 训练配置文件见 此处。
- 我们自动选择的步骤为 2960，以平衡模型的保真度和可控性。以下是所有步骤的概览。您可以在 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/rumi_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。
(由 ChatGPT 翻译)
如果您正在寻找模型中的女主角，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
- 该模型使用 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/rumi_bluearchive 中的
stage3-p480-1200，包含 520 张图像。 - 我们自动选择的步骤为 2960，以平衡模型的保真度和可控性。
- 训练配置文件见 此处。
如需更多训练细节和推荐步骤，请参阅 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/rumi_bluearchive。
如何使用关键微调模型
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。若您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，必须同时使用这两个文件！ 在此情况下，您需要下载 rumi_bluearchive.pt 和 rumi_bluearchive.safetensors，并将 rumi_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹，同时将 rumi_bluearchive.safetensors 作为 LoRA 使用。若您使用的是 WebUI v1.7+，则只需像普通 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，更多详情请参见 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、rumi_bluearchive.pt と rumi_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、rumi_bluearchive.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に rumi_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 rumi_bluearchive.pt 和 rumi_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 rumi_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 rumi_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 rumi_bluearchive，精简标签为 brown_hair, animal_ears, long_hair, breasts, fox_ears, halo, hair_between_eyes, large_breasts, purple_eyes, crossed_bangs, red_halo, very_long_hair。当某些特征（例如发色）有时不太稳定时，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角色
所有预览图使用的提示词（点击图片可查看）均通过聚类算法自动生成，算法基于从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的，且图像未经过任何人工筛选或修改。因此，出现上述问题的可能性是存在的。
实际上，根据我们内部测试，大多数遇到此类问题的模型在实际使用中的表现均优于预览图所呈现的效果。您唯一可能需要做的就是调整所使用的标签。
我觉得这个模型可能存在过拟合或欠拟合，该怎么办？
您在这里看到的步骤是自动选择的。我们还为您推荐了其他优秀的步骤以供尝试。点击 此处 选择您喜欢的步骤。
我们的模型已发布在 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/rumi_bluearchive，所有步骤的模型均已保存。同时，我们也在 HuggingFace 数据集 - CyberHarem/rumi_bluearchive 上发布了训练数据集，这可能对您有所帮助。
为何不直接使用筛选后的优质图像？
我们的模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，整个过程完全自动化，没有任何人工干预。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，如果您能提供更多的反馈或建议，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期望的服装？
我们当前的训练数据来源于多个图像网站，对于全自动流程而言，准确预测某个角色拥有哪些官方图像具有挑战性。因此，服装生成依赖于基于训练数据集标签的聚类分析，以尽可能还原最佳效果。我们将持续改进并尝试优化此问题，但它仍是一个难以完全解决的挑战，其准确度也难以达到人工训练模型的水平。
事实上，该模型的最大优势在于能精准还原角色本身的固有特征，并因其更大的数据集而具备较强的泛化能力。因此，该模型非常适合用于更换服装、调整角色姿势，当然还有生成角色的 NSFW 图像！😉。
以下用户群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：
- 无法容忍角色设计有任何细微偏差的用户。
- 对角色服装还原精度要求极高的用户。
- 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像的潜在随机性的用户。
- 不适应使用 LoRA 对角色模型进行全自动训练流程，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。
- 对生成内容感到价值观冲突或冒犯的用户。