oyashio/親潮 (Kantai Collection)

• 由于Civitai令人困惑且烦人的使用条款，部分图像可能被隐藏。完整的预览图像可在HUGGINGFACE上找到。
• 此模型包含两个文件，您必须同时使用它们！！！
• 相关的触发词仅作参考，有时可能需要调整。
• 嵌入模型的推荐权重为1，可提供更高保真度；如需更强的泛化能力，可降低至0.5。
• LoRA模型的推荐权重为0.85；若出现污染迹象，建议降至0.5。
• 预览图像是使用若干固定测试提示及从聚类数据集特征衍生的多个提示生成的，采用了随机种子，排除了人为挑选。所见即所得。
• 服装并未进行专门训练。您可查阅我们提供的预览帖以获取对应服装的提示词。

如何使用此模型

此模型包含两个文件，您必须同时使用它们！！！。 在此情况下，您需要下载oyashio_kantaicollection.pt和oyashio_kantaicollection.safetensors两个文件，然后将oyashio_kantaicollection.pt用作纹理反转嵌入，同时将oyashio_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、oyashio_kantaicollection.ptとoyashio_kantaicollection.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。oyashio_kantaicollection.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にoyashio_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oyashio_kantaicollection.pt和oyashio_kantaicollection.safetensors这两个文件，然后将oyashio_kantaicollection.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用oyashio_kantaicollection.safetensors作为LoRA。

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

触发词为oyashio_kantaicollection，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {oyashio_kantaicollection:1.15}, black_hair, long_hair, hair_ornament, hairclip, blush, vest, ribbon, black_vest, open_mouth, breasts, blue_ribbon, neck_ribbon。

此模型的训练方式

本模型使用HCP-Diffusion进行训练，自动训练框架由DeepGHS团队维护。

为何部分预览图不像Oyashio Kantaicollection

所有用于预览图像的提示文本（可通过点击图像查看）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。图像生成过程中使用的种子也是随机生成的，且图像未经任何选择或修改。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表现优于预览图像所展示的效果。您唯一可能需要做的就是调整所使用的标签。

我觉得此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/oyashio_kantaicollection_，其中保存了所有训练步骤的模型。同时，我们也将训练数据集发布在HuggingFace数据集 - CyberHarem/oyashiokantaicollection，这可能对您有帮助。

为何不直接使用筛选更好的图像？

从数据爬取、训练、生成预览图像到发布，我们的整个流程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，若您有任何反馈或建议，我们将非常感激，因为它们对我们极为宝贵。

为何无法准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像网站，对于全自动流程而言，精确预测某个角色拥有哪些官方图像存在困难。因此，服装生成依赖于基于训练数据集标签的聚类算法，以尽可能还原最佳效果。我们将持续改进这一问题，但该挑战目前尚无法完全解决。服装还原的准确性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还原角色本身的固有特征，并因其数据集规模较大而具备较强的泛化能力。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. 无法容忍任何角色设计细节偏离原始设定者；
2. 对角色服装还原精确度有高要求的应用场景使用者；
3. 无法接受基于Stable Diffusion算法生成图像的潜在随机性者；
4. 对使用LoRA全自动训练角色模型的过程感到不适，或认为训练角色模型必须纯手工操作以示尊重者；
5. 觉得生成内容冒犯其价值观者。