fujiwara_no_mokou/藤原妹紅/후지와라노모코 (Touhou)

• 此模型包含两个文件，您必须同时使用它们！！！
• 关联的触发词仅供参考，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，可将权重降低至0.5。
• LoRA模型的推荐权重为0.85；若出现污染迹象，建议将权重降至0.5。
• 预览图使用若干固定测试提示及从聚类数据集特征衍生的提示生成，采用随机种子，排除了挑选行为。所见即所得。
• 服装未进行专门训练。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 fujiwara_no_mokou_touhou.pt 和 fujiwara_no_mokou_touhou.safetensors 两个文件，然后将 fujiwara_no_mokou_touhou.pt 作为纹理反转嵌入，同时将 fujiwara_no_mokou_touhou.safetensors 作为LoRA使用。

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、fujiwara_no_mokou_touhou.ptとfujiwara_no_mokou_touhou.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。fujiwara_no_mokou_touhou.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にfujiwara_no_mokou_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fujiwara_no_mokou_touhou.pt和fujiwara_no_mokou_touhou.safetensors这两个文件，然后将fujiwara_no_mokou_touhou.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用fujiwara_no_mokou_touhou.safetensors作为LoRA。

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

(Translated with ChatGPT)

触发词为 fujiwara_no_mokou_touhou，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {fujiwara_no_mokou_touhou:1.15}, long_hair, bow, hair_bow, red_eyes, white_hair, suspenders, very_long_hair, bangs, white_bow, fire, hair_ribbon。

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。

为何部分预览图不像藤原妹红（东方）

预览图所使用的所有提示文本（点击图片可查看）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是随机生成的，且图像未经任何选择或修改。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场景中的表现优于预览图中的效果。您唯一可能需要做的，就是调整所使用的标签。

我感觉此模型可能存在过拟合或欠拟合，该如何处理？

我们的模型已发布于 huggingface 仓库 - CyberHarem/fujiwara_no_mokou_touhou_，其中保存了所有训练步骤的模型。此外，我们还发布了训练数据集于 huggingface 数据集 - CyberHarem/fujiwarano_mokou_touhou，这或许对您有所帮助。

为何不直接使用挑选出的更好图像？

从数据爬取、训练，到生成预览图和发布，本模型的整个流程完全自动化，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、自动训练和自动化发布。因此，若您能提供更多信息或建议，我们将非常感激，因为它们对我们极为宝贵。

为何无法准确生成角色的服装？

当前训练数据来源于多个图像网站，对于全自动流程而言，准确预测角色拥有哪些官方图像极具挑战性。因此，服装生成依赖于对训练数据集中标签的聚类分析，以期实现最佳还原效果。我们将持续改进此问题并尝试优化，但这仍是一个难以完全解决的挑战。服装还原的准确性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还原角色本身固有特征，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换装、角色姿势调整，当然，也适合生成角色的NSFW图像！😉

以下群体不建议使用本模型，我们深表歉意：

1. 对原角色设计的任何细微偏差都无法容忍者。
2. 对角色服装还原精度要求极高者。
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像的潜在随机性者。
4. 不适应使用 LoRA 自动训练角色模型流程，或认为训练角色模型必须完全手工操作以示尊重者。
5. 认为生成图像内容违背自身价值观者。