이 모델은 세 국가의 언어 소개를 제공합니다.

중국어, 영어, 일어

이 모델은 다양한 스타일의 샘플을 기반으로 학습되었으며, 이후 통합되어 귀여우고 아름답고 간단한 화풍과 세부적인 눈을 제공합니다.

이 모델은 Locon의 Lycoris 네트워크 알고리즘을 채택하여 모델의 안정성과 강건성을 향상시키고, 다른 LoRA 모델과 통합하기 쉽게 하며 과도한 태그 오염을 일으키지 않습니다.

추천 파라미터: 가중치는 0.1-1.5 범위 내에서 자유롭게 조절할 수 있습니다(추천 가중치: 0.8-1.2). 구체적인 효과는 원하시는 결과와 사용하는 체크포인트가 LoRA 모델과 얼마나 호환되는지에 따라 달라집니다.

모델 파라미터: network_dim 64

network_alpha 32

conv_dim 16

conv_alpha 8

참고: 고해상도 복원(Hires. fix)을 사용하는 것을 매우 추천합니다. 이는 이미지 세부사항을 크게 향상시키고 가능한 흐릿함 문제를 수정할 수 있습니다.

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Training was conducted based on examples of different styles, followed by fusion to provide a cute, beautiful, and simple art style, as well as detailed eyes.

The model adopts Locon's Lycoris network algorithm to improve its stability and robustness, making it easy to integrate with other Lora models without causing excessive tag pollution.

Parameter recommendation: The weight can be adjusted freely within 0.1-1.5 (recommended weight is 0.8-1.2), and the specific effect depends on the desired effect and the compatibility of the checkpoint you choose with the Lora model.

model parameter：network_dim 64

network_alpha 32

conv_dim 16

conv_alpha 8

Note: It is highly recommended to use high-resolution fixes (Hire. fix), which can significantly improve the details of the image and fix possible blurring issues.

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다른 스타일의 샘플을 기반으로 학습을 수행하고, 이후 통합하여 귀엽고 아름답고 간단한 화풍과 세부적인 눈을 제공했습니다.

이 모델은 Locon의 Lycoris 네트워크 알고리즘을 채택하여 모델의 안정성과 강건성을 향상시키고, 다른 LoRA 모델과의 통합을 용이하게 하며 과도한 태그 오염을 일으키지 않습니다.

파라미터 추천: 가중치는 0.11.5 범위 내에서 자유롭게 조절할 수 있습니다(추천 가중치: 0.81.2). 구체적인 효과는 원하시는 결과와 사용하는 체크포인트가 LoRA 모델과의 호환성에 따라 달라집니다.

모델 파라미터: network_dim 64

network_alpha 32

conv_dim 16

conv_alpha 8

참고: 고해상도 복원(Hires.fix) 사용을 매우 추천하며, 이미지 세부사항을 크게 향상시키고 가능한 흐릿함 문제를 수정할 수 있습니다.

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