charlotte_corday/シャルロット・コルデー/夏洛特·科黛 (Fate/Grand Order)

• 由于 Civitai 的服务条款，部分图片无法上传。完整预览图片请见 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，您必须同时使用这两个文件！！！。若使用 WebUI v1.7+，则只需像普通 LoRA 一样使用 safetensors 文件即可。
• 剪枝后的角色标签为：brown_hair、braid、breasts、short_hair、green_eyes、large_breasts、hat、side_braid、bangs。当角色核心特征（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 权重推荐为 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，采样种子为随机，未进行人为筛选。您所看到的即为可获得的效果。
• 服装未进行专门训练。您可查看我们提供的预览图以获取对应服装的提示词。
• 本模型使用 770 张图片 训练而成。
• 我们自动选择的训练步数为 5983，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/charlotte_corday_fgo 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 charlotte_corday_fgo.pt 和 charlotte_corday_fgo.safetensors，然后将 charlotte_corday_fgo.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 charlotte_corday_fgo.safetensors 作为 LoRA 使用。若您使用的是 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，详情请见 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、charlotte_corday_fgo.pt と charlotte_corday_fgo.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、charlotte_corday_fgo.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に charlotte_corday_fgo.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 charlotte_corday_fgo.pt 和 charlotte_corday_fgo.safetensors 两个文件， 然后将 charlotte_corday_fgo.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 charlotte_corday_fgo.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 charlotte_corday_fgo，剪枝标签为 brown_hair, braid, breasts, short_hair, green_eyes, large_breasts, hat, side_braid, bangs。当某些特征（如发色）在某些时候不够稳定时，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：自动训练框架。
• 训练所用基础模型为 deepghs/animefull-latest。
• 训练数据集为 CyberHarem/charlotte_corday_fgo 中的 stage3-p480-800，共包含 770 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 2，分辨率为 720x720，聚类为 20 个组。
• 训练共 7720 步，保存并评估了 40 个检查点。
• 我们自动选择的步数为 5983，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/charlotte_corday_fgo。

为何部分预览图与原角色不一致

所有预览图所使用的提示词（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。图像生成时所用种子也为随机生成，且未进行任何人工筛选或修改。因此，可能出现上述问题。

实际使用中，根据我们的内部测试，多数出现此类问题的模型在真实应用中表现优于预览图所示效果。您唯一可能需要做的，是调整所使用的标签。

我感觉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中的。我们还为您推荐了其他优质步数供尝试。点击此处选择您偏好的步数。

我们的模型已发布于 huggingface 仓库 - CyberHarem/charlotte_corday_fgo，其中保存了所有步数的模型。同时，我们也将训练数据集发布于 huggingface 数据集 - CyberHarem/charlotte_corday_fgo，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，全过程为100% 自动化，无人工干预。这是我们团队的一项趣味实验，并为此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，若您能提供更多反馈或建议，我们将非常感激，这些对我们的工作极具价值。

为何无法精准生成期望的角色服装？

当前训练数据来源于多个图像网站，由于追求全自动流程，难以准确预测每个角色拥有的官方图像。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。我们将持续优化这一问题，但目前仍难以完全解决。服装还原的精度也难以与人工训练模型相媲美。

事实上，本模型最大的优势在于精准还原角色本身的固有特征，以及因数据量更大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，也十分适合生成角色的 NSFW 图像！😉

以下群体不建议使用本模型，敬请谅解：

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有极高要求的应用场景使用者；
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像中潜在随机性者；
4. 对使用 LoRA 自动训练角色模型的过程感到不适，或认为训练角色模型必须完全手动操作以示尊重者；
5. 对生成内容有道德或价值观冲突者。