seaport_hime/港湾棲姫 (Kantai Collection)

• 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。
• 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文件权重为0.5-1.0，LoRA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。
• 服装未进行专门训练。你可以查看我们提供的预览帖，获取对应服装的提示词。
• 本模型使用538张图片训练而成。

如何使用此模型

此模型包含两个文件，必须同时使用！！！。 在这种情况下，你需要下载seaport_hime_kantaicollection.pt和seaport_hime_kantaicollection.safetensors两个文件，然后将seaport_hime_kantaicollection.pt用作纹理反转嵌入，同时将seaport_hime_kantaicollection.safetensors用作LoRA。

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

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

触发词为seaport_hime_kantaicollection，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {seaport_hime_kantaicollection:1.15}, abyssal_ship, horns, long_hair, single_horn, white_hair, red_eyes, pale_skin, breasts, large_breasts, claws, very_long_hair, blush, colored_skin, white_skin。

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。

为何部分预览图看起来不像Seaport Hime Kantaicollection

所有预览图所使用的提示词文本（可通过点击图片查看）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，且图像未经任何筛选或修改。因此，可能存在上述问题。

在实际使用中，根据我们的内部测试，大多数出现此类问题的模型在真实场景中的表现会优于预览图所展示的效果。你唯一需要做的可能是调整所使用的标签。

我觉得这个模型可能过拟合或欠拟合，该怎么办？

我们的模型已发布在HuggingFace仓库 - CyberHarem/seaport_hime_kantaicollection，其中保存了所有训练步骤的模型。此外，我们还发布了训练数据集在HuggingFace数据集 - CyberHarem/seaport_hime_kantaicollection，这或许对你有帮助。

为何不直接使用筛选过的优质图片？

本模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，全过程100%自动化，完全无人工干预。这是我们的团队进行的一项有趣实验，为此我们构建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系统。因此，如有可能，我们非常欢迎更多的反馈或建议，这对我们的工作极为宝贵。

为何无法精确生成期望角色的服装？

我们当前的训练数据来源于多个图片网站。在全自动流程中，准确预测某个角色拥有哪些官方图像是极具挑战的。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。我们将持续改进这一问题并尝试优化，但这仍是无法彻底解决的挑战。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，本模型最大的优势在于精确还原角色本身的固有特征，以及因其更大规模数据集带来的较强泛化能力。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. 对角色原设计的任何细微偏差都无法容忍的用户。
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算法生成图像的潜在随机性的用户。
4. 不适应使用LoRA全自动训练角色模型的用户，或认为训练角色模型必须完全手动操作以避免对角色不敬的用户。
5. 对生成内容与其价值观相冲突感到不适的用户。