reisen_udongein_inaba/鈴仙・優曇華院・イナバ/레이센우동게인이나바 (Touhou)

• 此模型包含两个文件。您必须同时使用它们！！！
• 关联的触发词仅作参考，有时可能需要调整。
• 嵌入模型的推荐权重为1，可提供更高保真度；如需更强的泛化能力，可将权重降至0.5。
• LoRA模型的推荐权重为0.85；如发现有污染迹象，建议将其降低至0.5。
• 预览图使用若干固定测试提示词及从聚类数据集特征衍生的多个提示词生成，采用随机种子，排除了人为挑选。所见即所得。
• 服装方面未进行专门训练。您可参考我们提供的预览帖，获取对应服装的提示词。

如何使用此模型

此模型包含两个文件。您必须同时使用它们！！！。在此情况下，您需要下载 reisen_udongein_inaba_touhou.pt 和 reisen_udongein_inaba_touhou.safetensors 两个文件，然后将 reisen_udongein_inaba_touhou.pt 用作纹理反转嵌入，同时将 reisen_udongein_inaba_touhou.safetensors 用作 LoRA。

このモデルには2つのファイルがあります。一緒に使う必要があります！！！。 この場合、reisen_udongein_inaba_touhou.ptとreisen_udongein_inaba_touhou.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。reisen_udongein_inaba_touhou.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にreisen_udongein_inaba_touhou.safetensorsをLoRAとして使用してください。

这个模型有两个文件。你需要同时使用它们！！！。 在这种情况下，您需要下载reisen_udongein_inaba_touhou.pt和reisen_udongein_inaba_touhou.safetensors这两个文件，然后将reisen_udongein_inaba_touhou.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用reisen_udongein_inaba_touhou.safetensors作为LoRA。

이 모델은 두 개의 파일이 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우에는 reisen_udongein_inaba_touhou.pt와 reisen_udongein_inaba_touhou.safetensors 두 파일을 모두 다운로드하신 다음에 reisen_udongein_inaba_touhou.pt을 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 reisen_udongein_inaba_touhou.safetensors을 LoRA로 사용하셔야 합니다。

(Translated with ChatGPT)

触发词为 reisen_udongein_inaba_touhou，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {reisen_udongein_inaba_touhou:1.15}, animal_ears, long_hair, rabbit_ears, red_eyes, purple_hair, necktie, red_necktie, bangs, blush, very_long_hair, breasts, smile, hair_between_eyes。

模型训练方式

本模型使用 HCP-Diffusion 训练，自动训练框架由 DeepGHS 团队 维护。

为何部分预览图与雷森·乌东根·伊纳巴不符

所有预览图所使用的提示词（可通过点击图片查看）均通过聚类算法自动生成，算法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产生，图像未经过任何人工筛选或修改。因此，可能出现上述问题。

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应用中的表现均优于预览图所呈现的效果。您可能唯一需要做的，就是调整所使用的标签。

我觉得该模型可能存在过拟合或欠拟合，该怎么办？

我们的模型已发布在 huggingface 仓库 - CyberHarem/reisen_udongein_inaba_touhou_，其中保存了所有训练步骤的模型。我们同时将训练数据集发布在 huggingface 数据集 - CyberHarem/reisenudongein_inaba_touhou，这对您可能有所帮助。

为何不直接使用筛选得更好的图片？

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，若您能提供更多的反馈或建议，我们将非常感激，因为这对我们的工作极具价值。

为何无法准确生成角色的期望服装？

我们的训练数据来源于多个图像网站，由于整个流程完全自动化，难以精准预测某个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中标签的聚类分析，以尽可能还原角色形象。我们将持续改进这一问题，但仍难以彻底解决，其还原准确度也难以媲美人工训练的模型。

事实上，本模型的最大优势在于高度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、调整姿势，当然也包括生成角色的NSFW图像！😉

以下群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 无法容忍角色原设计有任何细微偏差的用户。
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算法生成图像的潜在随机性者。
4. 对使用LoRA全自动训练角色模型感到不适，或认为角色模型训练必须完全人工操作以示尊重者。
5. 觉得生成内容违背自身价值观者。