Fujimiya Shihoko/藤宮志保子 (Otonari no Tenshi-sama ni Itsunomanika Dame Ningen ni Sareteita Ken)

narugo1992narugo1992
49
263
角色black hairbrown eyeslong hairbrown hairblunt bangsfujimiya shihokosama ni itsunomanika dame ningen ni sareteita kenotonari no tenshi藤宮志保子
v1.5.1

详情

下载文件

模型描述

  • 由于 Civitai 的服务条款，部分图像无法上传。完整的预览图像可在 HUGGINGFACE 上找到。
  • 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，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”以获取详细信息。
  • 被剪枝的角色标签为：长发、棕发、黑发、棕眼、齐刘海。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 的权重为 0.5–0.85。
  • 图像使用一些固定提示词和基于数据集的聚类提示词生成。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贴文，获取与服装对应的提示词。
  • 该模型使用 92 张图像 训练。
  • 训练配置文件见 此处。
  • 我们自动选择的步骤为 1071，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/fujimiya_shihoko_otonarinotenshisamaniitsunomanikadameningennisareteitaken 中尝试其他推荐步骤。

步骤概览

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。

(由 ChatGPT 翻译)

如果您在寻找模型的女仆角色或对我们的技术感兴趣，可以加入我们的 Discord 服务器。

模型训练方式

更多训练细节及推荐步骤，请参阅 huggingface 仓库 - CyberHarem/fujimiya_shihoko_otonarinotenshisamaniitsunomanikadameningennisareteitaken。

如何使用 Pivotal Tuned 模型

本部分仅适用于模型版本 v1.5 或 v1.4-。

本模型包含两个文件。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 fujimiya_shihoko_otonarinotenshisamaniitsunomanikadameningennisareteitaken.pt 和 fujimiya_shihoko_otonarinotenshisamaniitsunomanikadameningennisareteitaken.safetensors 两个文件，然后将 fujimiya_shihoko_otonarinotenshisamaniitsunomanikadameningennisareteitaken.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 fujimiya_shihoko_otonarinotenshisamaniitsunomanikadameningennisareteitaken.safetensors 作为 LoRA 加载。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 模型现已获得 a1111 WebUI 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、fujimiya_shihoko_otonarinotenshisamaniitsunomanikadameningennisareteitaken.pt と fujimiya_shihoko_otonarinotenshisamaniitsunomanikadameningennisareteitaken.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、fujimiya_shihoko_otonarinotenshisamaniitsunomanikadameningennisareteitaken.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に fujimiya_shihoko_otonarinotenshisamaniitsunomanikadameningennisareteitaken.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 fujimiya_shihoko_otonarinotenshisamaniitsunomanikadameningennisareteitaken.pt 和 fujimiya_shihoko_otonarinotenshisamaniitsunomanikadameningennisareteitaken.safetensors 两个文件， 然后将 fujimiya_shihoko_otonarinotenshisamaniitsunomanikadameningennisareteitaken.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 fujimiya_shihoko_otonarinotenshisamaniitsunomanikadameningennisareteitaken.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。

(由 ChatGPT 翻译)

触发词为 fujimiya_shihoko_otonarinotenshisamaniitsunomanikadameningennisareteitaken，剪枝标签为 long_hair, brown_hair, black_hair, brown_eyes, blunt_bangs。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。

为什么部分预览图像看起来不像她

所有用于预览图像的提示词（可通过点击图像查看）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是随机生成的，且图像未经任何筛选或修改。因此，可能出现上述问题。

实际上，根据我们的内部测试，多数出现此类问题的模型在实际使用中的表现优于预览图像所呈现的效果。您唯一可能需要做的，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，该怎么办

此处显示的步骤为自动选择。我们也为您推荐了其他优质步骤供尝试。请点击此处选择您偏好的步骤。

我们的模型已发布于 huggingface 仓库 - CyberHarem/fujimiya_shihoko_otonarinotenshisamaniitsunomanikadameningennisareteitaken，其中保存了所有步骤的模型。同时，我们也在 huggingface 数据集 - CyberHarem/fujimiya_shihoko_otonarinotenshisamaniitsunomanikadameningennisareteitaken 上发布了训练数据集，这对您可能有所帮助。

为何不直接使用筛选出的更好图像

本模型从数据采集、训练、生成预览图像到发布，全过程 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，若您能提供更多反馈或建议，我们将非常感激，因为它们对我们至关重要。

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，而对于全自动流程而言，准确预测某个角色拥有哪些官方图像极具挑战。因此，服装生成依赖于对训练数据集中标签的聚类分析，以尽可能还原效果。我们将持续改进此问题，但仍难以彻底解决。服装还原的准确度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精确还原角色本身的固有特征，以及因数据集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、调整角色姿势，当然也适用于生成角色的 NSFW 图像！😉

对于以下群体，我们不推荐使用本模型，并深表歉意：

  1. 无法容忍角色设计任何微小偏差的用户。
  2. 对角色服装还原精度要求极高的应用场景使用者。
  3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像中潜在随机性的用户。
  4. 不适应使用 LoRA 自动训练角色模型的流程，或认为训练角色模型必须完全手动操作以避免对角色不敬的用户。
  5. 认为生成图像内容冒犯其价值观的用户。

此模型生成的图像

未找到图像。