katsuragi/葛城 (Kantai Collection)

• 由于Civitai令人困惑且令人沮丧的使用条款，部分图片可能被隐藏。完整的预览图片可在HUGGINGFACE上找到。
• 此模型包含两个文件，必须同时使用！！！
• 相关触发词仅供参考，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；如发现污染迹象，建议降至0.5。
• 预览图片使用若干固定测试提示词及从数据集特征聚类衍生的多个提示词生成，采用随机种子，排除了选择性呈现。所见即所得。
• 服装未进行专门训练。您可查看我们提供的预览帖子，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，必须同时使用！！！。在此情况下，您需要下载katsuragi_kantaicollection.pt和katsuragi_kantaicollection.safetensors两个文件，然后将katsuragi_kantaicollection.pt用作纹理反转嵌入，同时将katsuragi_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、katsuragi_kantaicollection.ptとkatsuragi_kantaicollection.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。katsuragi_kantaicollection.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にkatsuragi_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katsuragi_kantaicollection.pt和katsuragi_kantaicollection.safetensors这两个文件，然后将katsuragi_kantaicollection.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用katsuragi_kantaicollection.safetensors作为LoRA。

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

触发词为katsuragi_kantaicollection，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {katsuragi_kantaicollection:1.15}, black_hair, long_hair, ribbon, hair_ribbon, blue_eyes, ponytail, white_ribbon, smile。

此模型的训练方式

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

为何部分预览图片不像Katsuragi Kantaicollection

所有预览图片所使用的提示词（点击图片可查看）均通过聚类算法自动生成，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，且图片未经任何筛选或修改。因此，可能出现上述问题。

实际上，根据我们的内部测试，大多数出现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。您可能需要做的只是调整使用的标签。

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/katsuragi_kantaicollection_，其中保存了所有训练步骤的模型。此外，我们还将训练数据集发布在HuggingFace数据集 - CyberHarem/katsuragikantaicollection，这可能对您有所帮助。

为何不直接使用筛选更好的图片？

我们的模型从数据爬取、训练、生成预览图到发布，整个流程完全自动化，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，若您能提供反馈或建议，我们将非常感激，因为它们对我们极为宝贵。

为何无法准确生成目标角色的服装？

我们当前的训练数据来源于多个图片网站，对于全自动化流程而言，难以准确预测某个角色拥有哪些官方图像。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。我们会持续改进此问题并尝试优化，但它仍是一个无法完全解决的挑战。服装还原的准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还原角色本身的固有特征及其较强的泛化能力，这得益于其庞大的数据集。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！😉。

对于以下群体，我们不推荐使用本模型，并深表遗憾：

1. 无法容忍角色设计中哪怕最细微偏差的用户。
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. 不适应使用LoRA全自动训练角色模型流程，或认为角色模型训练必须完全手动操作以示尊重的用户。
5. 认为生成内容违背自身价值观的用户。