Dejima Sayaka (Seitokai Yakuindomo)
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关于此版本
模型描述
- 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 或更高版本，则只需像普通 LoRA 一样使用 safetensors 文件即可。
- 已精简的角色标签为：black_hair、ponytail、maid_headdress。当角色的核心特征（例如发色）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。
- 图片是使用一些固定提示词和基于数据集的聚类提示词生成的，使用了随机种子，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。您可以查看我们提供的预览帖子，获取与服装对应的提示词。
- 该模型使用 258 张图片 训练。
- 我们自动选择的训练步数为 2210，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/dejima_sayaka_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，您必须同时使用这两个文件！！！ 在这种情况下，您需要下载 dejima_sayaka_seitokaiyakuindomo.pt 和 dejima_sayaka_seitokaiyakuindomo.safetensors，然后将 dejima_sayaka_seitokaiyakuindomo.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 dejima_sayaka_seitokaiyakuindomo.safetensors 作为 LoRA 使用。如果您使用的是 WebUI v1.7 或更高版本，只需像常规 LoRA 一样使用 safetensors 文件即可。这是因为嵌入式 LoRA/Lycoris 模型现已获得 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、dejima_sayaka_seitokaiyakuindomo.pt と dejima_sayaka_seitokaiyakuindomo.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、dejima_sayaka_seitokaiyakuindomo.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に dejima_sayaka_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 dejima_sayaka_seitokaiyakuindomo.pt 和 dejima_sayaka_seitokaiyakuindomo.safetensors 两个文件， 然后将 dejima_sayaka_seitokaiyakuindomo.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 dejima_sayaka_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。
触发词是 dejima_sayaka_seitokaiyakuindomo，精简标签为 black_hair, ponytail, maid_headdress。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您的提示词中。
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。
- 训练所用基础模型为 deepghs/animefull-latest。
- 训练数据集为 CyberHarem/dejima_sayaka_seitokaiyakuindomo 中的
stage3-p480-800，共包含 258 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 15，分辨率为 720x720，聚类为 10 个桶。
- 训练共 2600 步，保存并评估了 40 个检查点。
- 我们自动选择的步数为 2210，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/dejima_sayaka_seitokaiyakuindomo。
为何部分预览图与角色形象不符
所有预览图（点击图像可查看）所使用的提示词均通过聚类算法自动生成，算法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，可能出现上述问题。
实际上，根据我们的内部测试，大多数遇到此类问题的模型在实际使用中表现优于预览图所示的效果。您唯一需要做的可能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？
此处显示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您尝试。请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/dejima_sayaka_seitokaiyakuindomo，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/dejima_sayaka_seitokaiyakuindomo，可能对您有所帮助。
为什么不直接使用效果更好的图片？
本模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，整个过程 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，如有可能，我们非常期待您的反馈或建议，这对我们的改进至关重要。
为何无法准确生成期望的角色服装？
我们当前的训练数据来源于多个图像网站，对于全自动流程而言，难以精准预测某角色拥有哪些官方图像。因此，服装生成依赖于基于训练数据集标签的聚类方法，力求实现最佳还原效果。我们会持续改进这一问题，但仍难以彻底解决。服装还原的准确度也无法与人工训练模型相媲美。
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，当然也适用于生成角色的 NSFW 图像！😉
以下用户群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：
- 无法容忍任何角色设计细节偏离原作的用户。
- 对角色服装还原准确性要求极高的应用场景用户。
- 无法接受 Stable Diffusion 算法生成图像中潜在随机性的用户。
- 不适应使用 LoRA 自动训练角色模型流程的用户，或认为训练角色模型必须完全手动操作以示尊重的用户。
- 觉得生成内容触及其价值观的用户。