Ehre/エーレ (Sousou no Frieren)

• 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。
• 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。请参阅描述中的“如何使用 Pivotal Tuned 模型”获取详细信息。
• 精简后的角色标签为：棕发、短发、棕眼。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。
• 图片是通过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。
• 服装未进行专门训练。您可以查看我们提供的预览帖，获取对应服装的提示词。
• 该模型使用了 139 张图片进行训练。
• 训练配置文件请见：这里。
• 我们自动选择的训练步数为 1485，以平衡模型的保真度与可控性。以下是所有步骤的概览，您可以在 huggingface 仓库 - CyberHarem/ehre_sousounofrieren 中尝试其他推荐步数。

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 脚本训练了该模型。

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。

(Translated with ChatGPT)

如果您正在寻找模型的“老婆”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/ehre_sousounofrieren 中的 stage3-p480-1200，共包含 139 张图像。
• 我们自动选择的训练步数为 1485，以平衡模型的保真度与可控性。
• 训练配置文件请见：这里。

如需更多训练细节和推荐步数，请参阅 huggingface 仓库 - CyberHarem/ehre_sousounofrieren。

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。如果您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，请务必同时使用这两个文件！！！ 在这种情况下，您需要下载 ehre_sousounofrieren.pt 和 ehre_sousounofrieren.safetensors 两个文件，然后将 ehre_sousounofrieren.pt 放入 embeddings 文件夹，同时将 ehre_sousounofrieren.safetensors 作为 LoRA 加载。如果您使用的是 WebUI v1.7+，只需像使用普通 LoRA 一样加载 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、ehre_sousounofrieren.pt と ehre_sousounofrieren.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、ehre_sousounofrieren.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に ehre_sousounofrieren.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 ehre_sousounofrieren.pt 和 ehre_sousounofrieren.safetensors 两个文件， 然后将 ehre_sousounofrieren.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 ehre_sousounofrieren.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。

(Translated with ChatGPT)

触发词为 ehre_sousounofrieren，精简标签为 brown_hair, short_hair, brown_eyes。当某些特征（例如发色）偶尔不够稳定时，您可以在提示词中加入这些标签。

为什么部分预览图与角色形象不符

所有预览图中使用的提示词（可通过点击图片查看）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。图像生成时使用的种子也随机生成，且图片未经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，大多数出现此类问题的模型在实际使用中的表现通常优于预览图所展示的效果。您唯一需要做的可能只是调整您使用的标签。

我觉得这个模型可能过拟合或欠拟合，该怎么办？

您在这里看到的步数是自动选择的。我们也为您推荐了其他优质步数供您尝试。点击 此处 选择您喜欢的步数。

我们的模型已发布于 huggingface 仓库 - CyberHarem/ehre_sousounofrieren，其中保存了所有步数的模型。此外，我们还将训练数据集发布于 huggingface 数据集 - CyberHarem/ehre_sousounofrieren，可能对您有帮助。

为何不直接使用效果更好的精选图像？

本模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，整个流程 100% 自动化，无人工干预。这是我们团队进行的一项有趣实验，为此我们已开发出一套完整的软件基础设施，包括数据过滤、自动训练和自动化发布。因此，若您能提供反馈或建议，我们将非常感激，因为这对我们的改进至关重要。

为何无法准确生成角色的期望服装？

我们当前的训练数据来源于多个图片网站，由于整个流程为全自动，要精准预测角色拥有哪些官方图像是极具挑战性的。因此，服装生成依赖于基于训练数据集标签的聚类分析，以尽可能还原服装效果。我们将持续改进这一问题，但目前仍难以彻底解决，其还原精度也很难达到人工训练模型的水平。

事实上，该模型最大的优势在于精准还原角色本身的固有特征，以及凭借更大数据集所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！😉

以下群体不建议使用本模型，我们对此表示遗憾：

1. 无法容忍任何角色原设计细节微小偏差的人；
2. 对角色服装还原精度要求极高的人；
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像潜在随机性的人；
4. 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人；
5. 认为生成图像内容冒犯自身价值观的人。