danua/ダヌア (Granblue Fantasy)

• 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。如果您使用的是 a1111 的 WebUI v1.6 或更低版本，必须同时使用这两个文件！！！。如果您使用的是 WebUI v1.7+，则像普通 LoRA 一样仅使用 safetensors 文件即可。
• 已精简的角色标签为：horns, long_hair, breasts, pointy_ears, red_eyes, black_hair, large_breasts, antenna_hair, horn_ornament, hair_between_eyes。当角色的核心特征（如发色）不够稳定时，您可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，采用随机种子，排除了人为挑选。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图获取对应服装的提示词。
• 此模型使用 640 张图片 训练。
• 我们自动选择的训练步数为 5280，以平衡模型的保真度与可控性。以下是所有步数的概览。您可在 huggingface 仓库 - CyberHarem/danua_granbluefantasy 尝试其他推荐步数。

如何使用此模型

此模型包含两个文件。如果您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，必须同时使用这两个文件！！！。在这种情况下，您需要下载 danua_granbluefantasy.pt 和 danua_granbluefantasy.safetensors，然后将 danua_granbluefantasy.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 danua_granbluefantasy.safetensors 作为 LoRA 使用。如果您使用的是 WebUI v1.7+，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，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、danua_granbluefantasy.pt と danua_granbluefantasy.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、danua_granbluefantasy.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に danua_granbluefantasy.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 danua_granbluefantasy.pt 和 danua_granbluefantasy.safetensors 两个文件， 然后将 danua_granbluefantasy.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 danua_granbluefantasy.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 danua_granbluefantasy，已精简标签为 horns, long_hair, breasts, pointy_ears, red_eyes, black_hair, large_breasts, antenna_hair, horn_ornament, hair_between_eyes。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

• 此模型使用 HCP-Diffusion 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/danua_granbluefantasy 中的 stage3-p480-800，共包含 640 张图片。
• 批量大小为 4，分辨率为 720x720，聚类为 5 个组。
• 正则化数据集的批量大小为 4，分辨率为 720x720，聚类为 20 个组。
• 训练共 6400 步，保存并评估了 40 个检查点。
• 我们自动选择的步数为 5280，以平衡模型的保真度与可控性。

更多训练细节及推荐步数，请查看 huggingface 仓库 - CyberHarem/danua_granbluefantasy。

为何部分预览图看起来不像角色

所有预览图（点击图片可查看）所用的提示词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。图像生成所用种子也为随机生成，图片未经任何人工筛选或修改。因此，可能出现上述问题。

在实际使用中，根据我们内部测试，大多数出现此类问题的模型表现反而优于预览图所展示的效果。您唯一需要做的，可能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

此处显示的步数为自动选定。我们也为您推荐了其他优秀步数供尝试。点击此处选择您喜欢的步数。

我们的模型已发布于 huggingface 仓库 - CyberHarem/danua_granbluefantasy，所有步数的模型均已保存。同时，我们也在 huggingface 数据集 - CyberHarem/danua_granbluefantasy 发布了训练数据集，可能对您有帮助。

为何不直接使用筛选后的优质图片

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，它们对我们意义重大。

为何无法准确生成期望角色的服装

当前训练数据来源于多个图像网站，对于全自动流程而言，难以准确预测角色拥有哪些官方服装。因此，服装生成依赖于对训练数据集中标签进行聚类，以尽可能还原效果。我们会持续改进这一问题，但仍无法完全解决。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，以及因数据量更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、调整角色姿态，以及当然——生成角色的 NSFW 图像！😉

以下群体不建议使用本模型，我们深表歉意：

1. 无法容忍角色设计有任何细微偏差的用户。
2. 对角色服装还原精度要求极高的应用场景用户。
3. 不能接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像时可能存在的随机性用户。
4. 不适应使用 LoRA 自动训练角色模型的流程，或认为训练角色模型必须完全手动操作以示尊重的用户。
5. 对生成内容与自身价值观相悖感到不适的用户。