[Experiment - 3-Stage-Cropping] Ithea Myse Valgulious (Shuumatsu Nani Shitemasu ka? Isogashii desu ka?)

这个LoRA是我们的一项实验。我们使用了38张来自动画视频的图片，并将其对齐至640x880进行训练。我们最近完成了三阶段裁剪方法的自动化（参见：https://civitai.com/articles/1984/the-fully-automation-of-the-three-stage-cropping-process-for-character-datasets），本LoRA即采用了该方法。与未使用三阶段裁剪的另一个版本相比，效果似乎好得多，对吧？ :)

• 本模型包含两个文件，必须同时使用！！！

• 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；若需更强的泛化能力，可降低至0.5。

• LoRA模型的推荐权重为0.85；若出现污染迹象，建议降低至0.6。

如何使用本模型

本模型包含两个文件，必须同时使用！！！。在此情况下，您需要下载ithea_sukasuka.pt和ithea_sukasuka.safetensors两个文件，然后将ithea_sukasuka.pt用作纹理反转嵌入，同时将ithea_sukasuka.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、ithea_sukasuka.ptとithea_sukasuka.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。ithea_sukasuka.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にithea_sukasuka.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ithea_sukasuka.pt和ithea_sukasuka.safetensors这两个文件，然后将ithea_sukasuka.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用ithea_sukasuka.safetensors作为LoRA。

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

(Translated with ChatGPT)

触发词为ithea_sukasuka，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {ithea_sukasuka:1.15}, brown_hair, braid, brown_eyes, long_hair, animal_ears, open_mouth。

模型训练方式

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

为何部分预览图与Ithea Sukasuka不相似

所有预览图中使用的提示文本（点击图片可查看）均是通过聚类算法自动生成的，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往往优于预览图所示效果。您可能唯一需要做的就是调整所使用的标签。

我感觉这个模型过拟合或欠拟合，该怎么办？

我们的模型已发布在Hugging Face仓库 - CyberHarem/ithea_sukasuka，其中保存了所有训练步骤的模型。此外，我们也发布了训练数据集于Hugging Face数据集 - CyberHarem/ithea_sukasuka，可能对您有帮助。

为什么不直接使用筛选得更好的图片？

我们模型的整个流程——从数据抓取、训练，到生成预览图和发布——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，为此我们已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，如果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，对于完全自动化的流程而言，很难准确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标签的聚类方法，以尽可能还原最佳效果。我们会持续改进这一问题，但该挑战目前尚无法完全解决，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，本模型最大的优势在于能精准还原角色本身的固有特征，并因其数据集规模较大而具备较强的泛化能力。因此，该模型非常适合用于更换服装、调整角色姿态，当然也适用于生成角色的NSFW图像！😉

以下用户群体不建议使用本模型，我们深表歉意：

1. 无法容忍任何角色设计细节偏离原作的用户。

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. 对使用LoRA全自动训练角色模型的过程感到不适，或认为训练角色模型必须完全手动操作以示尊重角色的用户。

5. 认为生成图像内容违背自身价值观的用户。