Ashley (Lapis Re:LiGHTs)

• 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。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+，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：purple_hair、long_hair、hair_between_eyes、ponytail、purple_eyes、bangs、bow、hair_bow、very_long_hair。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 推荐权重为 0.5–0.85。
• 图像使用一些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。您可查阅我们提供的预览帖以获取对应服装的提示词。
• 本模型使用 476 张图像 训练。
• 我们自动选择的训练步数为 1666，以平衡模型的保真度与可控性。以下是所有步数的概览。您可以在 huggingface 仓库 - CyberHarem/ashley_lapisrelights 中尝试其他推荐步数。

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！！！。此时，您需要下载 ashley_lapisrelights.pt 和 ashley_lapisrelights.safetensors 两个文件，然后将 ashley_lapisrelights.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 ashley_lapisrelights.safetensors 作为 LoRA 使用。若您使用的是 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 模型现已获得 a1111 WebUI 的官方支持，更多详情请参见此处。

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、ashley_lapisrelights.pt と ashley_lapisrelights.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、ashley_lapisrelights.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に ashley_lapisrelights.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 ashley_lapisrelights.pt 和 ashley_lapisrelights.safetensors 两个文件， 然后将 ashley_lapisrelights.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 ashley_lapisrelights.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 ashley_lapisrelights，精简标签为 purple_hair, long_hair, hair_between_eyes, ponytail, purple_eyes, bangs, bow, hair_bow, very_long_hair。当某些特征（如发色）有时不够稳定时，您可将这些标签添加到提示词中。

模型训练方式

• 本模型使用 HCP-Diffusion 训练。
• 自动训练框架 由 DeepGHS 团队 维护。
• 训练所用的基础模型为 deepghs/animefull-latest。
• 训练数据集为 CyberHarem/ashley_lapisrelights 中的 stage3-p480-800，共包含 476 张图像。
• 批次大小为 4，分辨率为 720x720，聚类为 5 个桶。
• 正则化数据集的批次大小为 7，分辨率为 720x720，聚类为 10 个桶。
• 训练共计 4760 步，保存并评估了 40 个检查点。
• 我们自动选择的步数为 1666，以平衡模型的保真度与可控性。

更多训练细节及推荐步数，请参阅 huggingface 仓库 - CyberHarem/ashley_lapisrelights。

为何部分预览图与角色形象不符

所有预览图中使用的提示词（点击图片可查看）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。图像生成所用的种子值也是随机生成，且图像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，根据我们的内部测试，绝大多数遇到此类问题的模型，其真实表现往往优于预览图所示效果。您唯一需要做的，可能是调整所使用的标签。

我觉得此模型过拟合或欠拟合，该怎么办

您所看到的步数是自动选定的。我们还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。

我们的模型已发布在 huggingface 仓库 - CyberHarem/ashley_lapisrelights，其中保存了所有步数的模型。同时，我们还将训练数据集发布于 huggingface 数据集 - CyberHarem/ashley_lapisrelights，或许对您有帮助。

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次有趣实验，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——这些对我们的改进至关重要。

为何无法精确生成期望的服装？

我们当前的训练数据来源于多个图像网站。在全自动化流程中，准确预测某个角色拥有哪些官方图像是极具挑战的。因此，服装生成依赖于对训练数据集中标签的聚类分析，以尽可能还原效果。我们将持续改进这一问题，但仍难以完全解决。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，本模型的最大优势在于精准还原角色本身的固有特征，并因其更大的数据集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. 无法容忍角色设计出现任何细微偏差的用户。
2. 对角色服装还原的准确性有极高要求的用户。
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像时固有的随机性的用户。
4. 对使用 LoRA 自动训练角色模型的过程感到不适，或认为角色模型必须完全通过人工操作训练以避免“不尊重角色”的用户。
5. 认为生成内容违背自身价值观的用户。