gagaga girl/ガガガガール (Yu-Gi-Oh! Zexal)
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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。完整的预览图片请参见 HUGGINGFACE。
- 此模型包含两个文件。若您使用的是 a1111 的 WebUI v1.6 或更低版本，必须同时使用这两个文件！！！。若您使用的是 WebUI v1.7 或更高版本，则只需像普通 LoRA 一样使用 safetensors 文件即可。
- 精简后的角色标签为：blonde_hair、hat、wizard_hat、breasts、red_eyes、long_hair、large_breasts。当角色的核心特征（例如发色）不够稳定时，您可以在提示词中添加这些标签。
- pt 文件推荐权重为 0.7–1.1，LoRA 权重推荐为 0.5–0.85。
- 图片使用部分固定提示词和基于数据集聚类的提示词生成。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。
- 服装未进行专门训练。您可参考我们提供的预览帖子，获取对应服装的提示词。
- 本模型使用 319 张图片 训练而成。
如何使用此模型
此模型包含两个文件。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 gagaga_girl_yugioh.pt 和 gagaga_girl_yugioh.safetensors，然后将 gagaga_girl_yugioh.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 gagaga_girl_yugioh.safetensors 作为 LoRA 加载。若您使用的是 WebUI v1.7 或更高版本，只需像常规 LoRA 一样使用 safetensors 文件即可。这是因为嵌入式 LoRA/Lycoris 模型现已获 a1111 WebUI 官方支持，详见 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、gagaga_girl_yugioh.pt と gagaga_girl_yugioh.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、gagaga_girl_yugioh.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に gagaga_girl_yugioh.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 gagaga_girl_yugioh.pt 和 gagaga_girl_yugioh.safetensors 两个文件， 然后将 gagaga_girl_yugioh.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 gagaga_girl_yugioh.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。
触发词为 gagaga_girl_yugioh，精简标签为 blonde_hair, hat, wizard_hat, breasts, red_eyes, long_hair, large_breasts。当某些特征（如发色）有时不够稳定时，您可将这些标签加入提示词中。
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。
- 训练所用基础模型为 deepghs/animefull-latest。
- 训练数据集为 CyberHarem/gagaga_girl_yugioh 中的
stage3-p480-800，共包含 319 张图片。 - 批量大小为 4，分辨率为 720x720，分为 5 个聚类组。
- 正则化数据集的批量大小为 12，分辨率为 720x720，分为 20 个聚类组。
- 训练步数为 3200 步，共保存 40 个检查点并进行评估。
更多训练细节，请参阅 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/gagaga_girl_yugioh。
为何部分预览图看起来不像角色本人
所有预览图所使用的提示词（点击图片可查看）均通过基于训练数据集特征提取的聚类算法自动生成，图像生成时使用的种子也是随机的，且未进行任何人工筛选或修改。因此，出现此类情况是可能的。
实际使用中，根据我们的内部测试，多数遇到此类问题的模型在真实应用中的表现往往优于预览图所展示的效果。您可能唯一需要做的，就是调整所使用的标签。
我觉得该模型可能存在过拟合或欠拟合，我该怎么办？
此处显示的步数为自动选择结果。我们也为您推荐其他效果良好的步数供尝试。请点选此处选择您偏好的步数。
我们的模型已发布在 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/gagaga_girl_yugioh，其中保存了所有步骤的模型。我们同时将训练数据集发布于 HuggingFace 数据集 - CyberHarem/gagaga_girl_yugioh，可能对您有帮助。
为何不直接使用筛选后的更好图片？
本模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，整个流程 100% 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、自动训练与自动化发布。因此，若您能提供反馈或建议，我们将非常感激，因为这对我们的工作极为重要。
为何无法准确生成角色期望的服装？
我们当前的训练数据来源于多个图片网站，对于全自动流程而言，很难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。我们将持续改进这一问题，但仍难以彻底解决。服装还原的准确度也很难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，以及因数据集规模较大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、调整姿势，当然也包括生成角色的 NSFW 图像！😉
以下用户群体不建议使用本模型，我们深表歉意：
- 无法容忍任何角色原设计细微偏差的用户；
- 对角色服装还原精度要求极高的应用场景用户；
- 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像时可能存在的随机性；
- 不接受使用 LoRA 自动训练角色模型，或认为训练角色模型必须完全手动操作以示尊重的角色爱好者；
- 认为生成图像内容违背其价值观的用户。