Mitsuba Mutsumi (Seitokai Yakuindomo)

• 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 上查看。
• 此模型包含两个文件。如果你使用的是 a1111 的 WebUI v1.6 或更早版本，必须同时使用这两个文件！！！。如果你使用的是 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：black_hair、long_hair、ponytail、brown_eyes。当角色的核心特征（例如发色）不够稳定时，你可以将这些标签添加到提示词中。
• pt 文件推荐权重为 0.7-1.1，LoRA 权重为 0.5-0.85。
• 图片是使用一些固定提示词和基于数据集聚类的提示词生成的，采用随机种子，排除了人为挑选。你看到的就是你能得到的。
• 没有针对服装进行专门训练。你可以查看我们提供的预览帖子，获取对应服装的提示词。
• 本模型使用 428 张图片 进行训练。
• 我们自动选择的步数是 4066，以平衡模型的保真度与可控性。以下是所有步数的概览，你可以在 huggingface 仓库 - CyberHarem/mitsuba_mutsumi_seitokaiyakuindomo 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。如果你使用的是 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，你需要下载 mitsuba_mutsumi_seitokaiyakuindomo.pt 和 mitsuba_mutsumi_seitokaiyakuindomo.safetensors 两个文件，然后将 mitsuba_mutsumi_seitokaiyakuindomo.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 mitsuba_mutsumi_seitokaiyakuindomo.safetensors 作为 LoRA 使用。如果你使用的是 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，详细信息请参见 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、mitsuba_mutsumi_seitokaiyakuindomo.pt と mitsuba_mutsumi_seitokaiyakuindomo.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、mitsuba_mutsumi_seitokaiyakuindomo.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に mitsuba_mutsumi_seitokaiyakuindomo.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 mitsuba_mutsumi_seitokaiyakuindomo.pt 和 mitsuba_mutsumi_seitokaiyakuindomo.safetensors 两个文件， 然后将 mitsuba_mutsumi_seitokaiyakuindomo.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 mitsuba_mutsumi_seitokaiyakuindomo.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 mitsuba_mutsumi_seitokaiyakuindomo，精简标签为 black_hair, long_hair, ponytail, brown_eyes。当某些特征（例如发色）有时不够稳定时，你可以将这些标签添加到你的提示词中。

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。
• 训练数据集来自 CyberHarem/mitsuba_mutsumi_seitokaiyakuindomo 中的 stage3-p480-800，共包含 428 张图片。
• 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 8，分辨率为 720x720，聚类为 10 个桶。
• 训练共 4280 步，保存并评估了 40 个检查点。
• 我们自动选择的步数是 4066，以平衡模型的保真度与可控性。

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

为什么部分预览图看起来不像角色

所有预览图中使用的提示词（点击图片可查看）均通过基于训练数据集提取的特征信息，使用聚类算法自动生成。图像生成时使用的种子也是随机生成的，且未进行任何人工筛选或修改。因此，可能出现上述问题。

根据我们的内部测试，多数出现此类问题的模型在实际使用中的表现，往往优于预览图中的效果。你唯一可能需要做的，就是调整使用的标签。

我觉得这个模型可能过拟合或欠拟合，该怎么办

你看到的步数是自动选择的。我们还为你推荐了其他优质步数供尝试。点击此处选择你喜欢的步数。

我们的模型已发布在 huggingface 仓库 - CyberHarem/mitsuba_mutsumi_seitokaiyakuindomo，所有步数的模型均已保存。此外，我们在 huggingface 数据集 - CyberHarem/mitsuba_mutsumi_seitokaiyakuindomo 上发布了训练数据集，可能对你有帮助。

为什么不直接使用更优质的图片

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，完全无人工干预。这是我们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，若有可能，我们非常欢迎你提供反馈或建议，这对我们的工作极为宝贵。

为什么无法准确生成角色的期望服装

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，难以准确预测角色拥有哪些官方图像。因此，服装生成依赖于对训练数据集标签的聚类分析，以期达成最佳还原效果。我们将持续改进此问题并尝试优化，但目前仍是一个难以彻底解决的挑战，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，本模型的最大优势在于准确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、调整角色姿态，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，我们深表遗憾：

1. 无法容忍任何角色设计细节偏差的用户；
2. 对角色服装还原准确性要求极高的应用场景用户；
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像所固有的随机性的用户；
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. 觉得生成图像内容违背自身价值观的用户。