tomoe/佐城トモエ/巴 (Blue Archive)
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关于此版本
模型描述
- 由于 Civitai 的使用条款,部分图片无法上传。完整的预览图片请见 HUGGINGFACE。
- 对于模型版本 v1.5.1 或 v2.0+,您可以像使用其他 LoRA 一样直接在 WebUI 中使用它们,这些模型是使用 kohya 脚本训练的。
- 对于模型版本 v1.5 或 v1.4-,您必须同时使用两个文件才能运行。详细说明请参见描述中的“如何使用 Pivotal Tuned 模型”。
- 经过精简的角色标签包括:长发、胸部、粉发、光环、大胸部、发辫、粉眼、极长发。当角色的核心特征(如发色)不够稳定时,您可以将这些标签添加到提示词中。
- 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聚类生成的提示词生成的。使用了随机种子,排除了人为挑选。您所看到的就是您能获得的。
- 未对服装进行专门训练。您可查看我们提供的预览贴文以获取对应服装的提示词。
- 本模型使用 82 张图像 训练。
- 训练配置文件见 此处。
- 我们自动选择的步骤为 2418,以平衡模型的保真度与可控性。以下是所有步骤的概览。您可在 huggingface 仓库 - CyberHarem/tomoe_bluearchive 中尝试其他推荐步骤。

如何使用此模型
本部分仅适用于模型版本 v1.5.1 或 v2.0+。
您可以像使用其他 LoRA 一样直接使用它。我们使用 kohya 脚本训练了此模型。
他のLoRAと同様に簡単に使用できます。このモデルはkohyaスクリプトで訓練されました。
다른 LoRA처럼 간단히 사용할 수 있습니다. 우리는 이 모델을 kohya 스크립트로 훈련했습니다.
您可以像其他LoRAs一样简单地使用它。我们使用kohya脚本对该模型进行了训练。
(使用 ChatGPT 翻译)
如果您正在寻找模型的女仆角色或对我们的技术感兴趣,欢迎加入我们的 Discord 服务器。
模型训练方式
- 本模型使用 kohya-ss/sd-scripts 训练,图像由 a1111 的 WebUI 和 API SDK 生成。
- 自动训练框架 由 DeepGHS 团队 维护。
- 用于训练的数据集为 CyberHarem/tomoe_bluearchive 中的
stage3-p480-1200,包含 82 张图像。 - 我们自动选择的步骤为 2418,以平衡模型的保真度与可控性。
- 训练配置文件见 此处。
更多训练细节和推荐步骤,请参考 huggingface 仓库 - CyberHarem/tomoe_bluearchive。
如何使用 Pivotal Tuned 模型
本部分仅适用于模型版本 v1.5 或 v1.4-。
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!!! 在这种情况下,您需要下载 tomoe_bluearchive.pt 和 tomoe_bluearchive.safetensors,然后将 tomoe_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中,同时将 tomoe_bluearchive.safetensors 作为 LoRA 加载。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 模型现已获得 a1111 WebUI 的官方支持,详见 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、tomoe_bluearchive.pt と tomoe_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、tomoe_bluearchive.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に tomoe_bluearchive.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 tomoe_bluearchive.pt 和 tomoe_bluearchive.safetensors 两个文件, 然后将 tomoe_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中,并同时使用 tomoe_bluearchive.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。
(使用 ChatGPT 翻译)
触发词为 tomoe_bluearchive,精简标签为 long_hair, breasts, pink_hair, halo, large_breasts, braid, pink_eyes, very_long_hair。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提示词中。
为何部分预览图与角色形象不符
用于预览图的所有提示词(可通过点击图片查看)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。
在实际使用中,根据我们内部测试,多数遇到此类问题的模型,其真实使用效果均优于预览图所展示的效果。您可能唯一需要做的就是调整使用的标签。
我觉得此模型可能存在过拟合或欠拟合,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优质步骤,可尝试使用。点击 此处 选择您喜欢的步骤。
我们的模型已发布于 huggingface 仓库 - CyberHarem/tomoe_bluearchive,其中保存了所有步骤的模型。此外,我们也将训练数据集发布于 huggingface 数据集 - CyberHarem/tomoe_bluearchive,可能对您有帮助。
为何不直接使用筛选后的更好图像
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,因为这对我们的工作至关重要。
为何无法精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,对于全自动流水线,准确预测角色拥有哪些官方图像非常困难。因此,服装生成依赖于基于训练数据集中标签的聚类分析,力求实现最佳还原效果。我们将持续改进这一问题并尝试优化,但此问题仍难以完全解决。服装还原的准确度也无法与人工训练模型相媲美。
实际上,本模型最大的优势在于精准还原角色本身的固有特征,以及因其较大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、调整角色姿态,当然还包括生成角色的 NSFW 图像!😉
对于以下群体,我们不建议使用本模型,并深表遗憾:
- 无法容忍角色设计中哪怕最微小偏差的用户。
- 对角色服装还原准确性要求极高的应用场景使用者。
- 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像时可能存在的随机性用户。
- 不适应使用 LoRA 自动训练角色模型的流程,或认为必须完全手动训练角色模型以示尊重的角色爱好者。
- 对生成图像内容感到价值观冲突或不适的用户。



















