Tsuda Kotomi (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，您必须同时使用这两个文件！！！。如果您使用的是 WebUI v1.7+，只需像普通 LoRA 一样使用 safetensors 文件即可。
• 已修剪的角色标签为：brown_hair、long_hair、twintails、brown_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 文件的推荐权重为 0.7-1.1，LoRA 的推荐权重为 0.5-0.85。
• 图片使用了一些固定提示词和基于数据集聚类的提示词生成，采用随机种子，排除了人为挑选。您看到的就是您能得到的。
• 未对服装进行专门训练。您可以通过我们提供的预览帖获取对应服装的提示词。
• 本模型使用 630 张图像 训练而成。
• 我们自动选择的步骤为 948，以在模型的保真度与可控性之间取得平衡。 以下是所有步骤的概览。您可以在 huggingface 仓库 - CyberHarem/tsuda_kotomi_seitokaiyakuindomo 中尝试其他推荐步骤。

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，您必须同时使用这两个文件！！！。在这种情况下，您需要下载 tsuda_kotomi_seitokaiyakuindomo.pt 和 tsuda_kotomi_seitokaiyakuindomo.safetensors，然后将 tsuda_kotomi_seitokaiyakuindomo.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 tsuda_kotomi_seitokaiyakuindomo.safetensors 作为 LoRA 使用。如果您使用的是 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 模型现已得到 a1111 WebUI 的官方支持，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、tsuda_kotomi_seitokaiyakuindomo.pt と tsuda_kotomi_seitokaiyakuindomo.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、tsuda_kotomi_seitokaiyakuindomo.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に tsuda_kotomi_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 tsuda_kotomi_seitokaiyakuindomo.pt 和 tsuda_kotomi_seitokaiyakuindomo.safetensors 两个文件， 然后将 tsuda_kotomi_seitokaiyakuindomo.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 tsuda_kotomi_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 tsuda_kotomi_seitokaiyakuindomo，已修剪的标签为 brown_hair, long_hair, twintails, brown_eyes。当某些特征（例如发色）有时不够稳定时，您可以在提示词中添加这些标签。

模型训练方式

• 该模型使用 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/tsuda_kotomi_seitokaiyakuindomo 中的 stage3-p480-800，共包含 630 张图像。
• 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 4，分辨率为 720x720，聚类为 10 个组。
• 训练共进行 6320 步，保存并评估了 40 个检查点。
• 我们自动选择的步骤为 948，以在模型的保真度与可控性之间取得平衡。

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

为何部分预览图看起来不像该角色

所有预览图中使用的提示词（点击图片即可查看）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。图像生成时使用的种子也是随机的，且图像未经任何筛选或修改。因此，出现上述问题的可能性是存在的。

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时的表现，往往优于预览图中所见。您唯一可能需要做的，就是调整所使用的标签。

我觉得这个模型可能过拟合或欠拟合，我该怎么办？

您所看到的步骤是系统自动选择的。我们还为您推荐了其他几个优秀步骤供您尝试。请单击此处选择您喜欢的步骤。

我们的模型已发布于 huggingface 仓库 - CyberHarem/tsuda_kotomi_seitokaiyakuindomo，其中保存了所有步骤的模型。此外，我们还将训练数据集发布于 huggingface 数据集 - CyberHarem/tsuda_kotomi_seitokaiyakuindomo，这对您可能有所帮助。

为何不直接使用更优的精选图片？

本模型从数据爬取、训练、生成预览图到发布，整个流程完全自动化，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，若您能提供更多的反馈或建议，我们将非常感激，因为它们对我们极为宝贵。

为何无法准确生成角色预期的服装？

我们当前的训练数据来源于多个图像网站，而为了实现全自动流程，准确预测角色拥有哪些官方服装极具挑战。因此，服装生成依赖于基于训练数据集中标签的聚类，力求实现最佳还原效果。我们将持续解决该问题并尝试优化，但它仍是一个无法完全解决的难题。服装还原的准确性，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还原角色本身固有的特征，以及因其更大规模数据集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、调整角色姿势，当然，也适用于生成角色的 NSFW 图像！😉

以下人群不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 无法容忍任何角色原设细节偏差者；
2. 对角色服装还原精度要求极高者；
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像潜在随机性者；
4. 不习惯使用 LoRA 自动训练角色模型，或认为必须完全手动操作才能避免“不敬”角色者；
5. 认为生成内容违背自身价值观者。