Rosetta (Lapis Re:LiGHTs)

• 由于 Civitai 的服务条款，部分图片无法上传。完整的预览图片可在 HUGGINGFACE 查看。
• 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+，则只需像普通 LoRA 一样使用 safetensors 文件即可。
• 精简后的角色标签为：long_hair、blue_hair、hair_ornament、hairclip、purple_eyes、bangs、hair_between_eyes。当角色的核心特征（例如发色）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的聚类提示词生成，采用随机种子，排除了人为挑选。您所见即所得。
• 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。
• 本模型使用 387 张图像 训练。
• 我们自动选择的步骤为 970，以平衡模型的保真度与可控性。 下方为所有步骤的概览，您可尝试 huggingface 仓库 - CyberHarem/rosetta_lapisrelights 中的其他推荐步骤。

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 rosetta_lapisrelights.pt 和 rosetta_lapisrelights.safetensors 两个文件，将 rosetta_lapisrelights.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 rosetta_lapisrelights.safetensors 作为 LoRA 使用。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。 这是因为嵌入式 LoRA/Lycoris 模型现已得到 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、rosetta_lapisrelights.pt と rosetta_lapisrelights.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、rosetta_lapisrelights.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に rosetta_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 rosetta_lapisrelights.pt 和 rosetta_lapisrelights.safetensors 两个文件， 然后将 rosetta_lapisrelights.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 rosetta_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 rosetta_lapisrelights，精简标签为 long_hair, blue_hair, hair_ornament, hairclip, purple_eyes, bangs, hair_between_eyes。当某些特征（如发色）有时不够稳定时，您可以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 进行训练。
• 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/rosetta_lapisrelights 中的 stage3-p480-800，共包含 387 张图像。
• 批量大小为 4，分辨率为 720x720，聚类为 5 个桶。
• 正则化数据集的批量大小为 9，分辨率为 720x720，聚类为 10 个桶。
• 训练步数为 3880，保存并评估了 40 个检查点。
• 我们自动选择的步骤为 970，以平衡模型的保真度与可控性。

更多训练细节和推荐步骤，请参阅 huggingface 仓库 - CyberHarem/rosetta_lapisrelights。

为何部分预览图与角色不符

所有预览图中使用的提示词（可点击图片查看）均通过基于训练数据集提取特征的聚类算法自动生成，图像生成时使用的种子也是随机的，且未经过任何人工筛选或修改。因此，可能出现上述情况。

实际上，根据我们的内部测试，多数遇到此类问题的模型在实际使用中表现优于预览图中所见。您可能需要做的只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？

您所看到的步骤是自动选取的。我们也为您推荐了其他优质步骤供尝试。点击此处选择您喜欢的步骤。

我们的模型已发布于 huggingface 仓库 - CyberHarem/rosetta_lapisrelights，其中保存了所有步骤的模型。同时，我们也在 huggingface 数据集 - CyberHarem/rosetta_lapisrelights 发布了训练数据集，这对您可能有帮助。

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，全过程 100% 自动化，无人工干预。这是我们团队进行的一项有趣实验，为此我们构建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，因为它们对我们至关重要。

为何无法准确生成角色的服装？

目前我们的训练数据来源于多个图片网站，对于全自动流程而言，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标签的聚类，以尝试实现最佳还原效果。我们将持续改进此问题并尝试优化，但这仍是一个难以彻底解决的挑战，其还原精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固有特征，以及因数据量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、调整角色姿态，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：

1. 对角色原设计有任何细微偏差都无法容忍者；
2. 对角色服装还原精度要求极高者；
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像的潜在随机性者；
4. 不适应使用 LoRA 自动化训练角色模型，或认为必须纯手动训练角色模型才不算亵渎角色者；
5. 觉得生成内容违背自身价值观者。