Uomi Chihiro (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+，则只需像普通 LoRA 一样使用 safetensors 文件即可。
• 被精简的角色标签为：black_hair、twintails、long_hair、low_twintails、black_eyes。当角色的核心特征（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 推荐权重为 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。您看到的就是您能获得的。
• 未对服装进行专门训练。您可以查看我们提供的预览帖子，获取与服装对应的提示词。
• 本模型使用 421 张图片 进行训练。
• 我们自动选择的训练步数为 4134，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/uomi_chihiro_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 uomi_chihiro_seitokaiyakuindomo.pt 和 uomi_chihiro_seitokaiyakuindomo.safetensors，然后将 uomi_chihiro_seitokaiyakuindomo.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 uomi_chihiro_seitokaiyakuindomo.safetensors 作为 LoRA 使用。如果您使用的是 WebUI v1.7+，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、uomi_chihiro_seitokaiyakuindomo.pt と uomi_chihiro_seitokaiyakuindomo.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、uomi_chihiro_seitokaiyakuindomo.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に uomi_chihiro_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 uomi_chihiro_seitokaiyakuindomo.pt 和 uomi_chihiro_seitokaiyakuindomo.safetensors 两个文件， 然后将 uomi_chihiro_seitokaiyakuindomo.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 uomi_chihiro_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 uomi_chihiro_seitokaiyakuindomo，精简标签为 black_hair, twintails, long_hair, low_twintails, black_eyes。当某些特征（如发色）偶尔不稳定时，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/uomi_chihiro_seitokaiyakuindomo 中的 stage3-p480-800，共包含 421 张图片。
• 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 8，分辨率为 720x720，聚类为 10 个桶。
• 训练共进行 4240 步，保存并评估了 40 个检查点。
• 我们自动选择的步数为 4134，以平衡模型的保真度与可控性。

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

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。图像生成过程中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，出现上述问题的可能性是存在的。

在实际使用中，根据我们的内部测试，大多数遇到此类问题的模型在真实使用中的表现，往往优于预览图所示的效果。您可能只需要调整所使用的标签即可。

我觉得此模型可能存在过拟合或欠拟合，该怎么办？

您看到的步数为自动选择的结果。我们也为您推荐了其他优秀的步数供尝试。请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/uomi_chihiro_seitokaiyakuindomo，其中保存了所有步数的模型。同时，我们也发布了训练数据集于 huggingface 数据集 - CyberHarem/uomi_chihiro_seitokaiyakuindomo，可能对您有所帮助。

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，全程 100% 自动化，无任何人工干预。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，包括数据筛选、自动训练和自动化发布。因此，若您能提供反馈或建议，将对我们极为宝贵。

为何无法准确生成角色的特定服装？

我们当前的训练数据来源于多个图像网站。在全自动流程下，准确预测某角色拥有哪些官方图像极具挑战。因此，服装生成依赖于对训练数据集中标签的聚类分析，以期实现最佳还原效果。我们将持续改进该问题，但仍难以彻底解决。服装还原的准确度也不太可能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，以及由于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！😉。

下列人群不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 无法容忍角色设计中哪怕是最微小偏差的用户。
2. 对角色服装还原精度要求极高的应用场景使用者。
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像时可能出现的随机性。
4. 对使用 LoRA 自动化训练角色模型的过程感到不适，或认为必须完全手动操作训练角色模型以示尊重。
5. 觉得生成内容违背自身价值观的用户。