Nefuren Ruku Insania/ネフレン・ルク・インサニア (Shuumatsu Nani Shitemasu ka? Isogashii desu ka?)

• 此模型包含两个文件，您必须同时使用它们！！！
• 相关的触发词仅作参考，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0.6。

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

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

(Translated with ChatGPT)

触发词为 nephren_sukasuka，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {nephren_sukasuka:1.15}, twintails, grey_eyes, ribbon, hair_ribbon, closed_mouth, upper_body。

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 Nephren Sukasuka

所有预览图中使用的提示词（可通过点击图片查看）均是基于训练数据集提取的特征信息，通过聚类算法自动生成。图像生成时使用的种子也是随机生成的，且图像未经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场景下的表现往往优于预览图所呈现的效果。您唯一可能需要做的，就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？

我们的模型已发布于 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/nephren_sukasuka，其中保存了所有训练步骤的模型。此外，我们也将训练数据集发布于 HuggingFace 数据集 - CyberHarem/nephren_sukasuka，这或许对您有所帮助。

为何不直接使用筛选更好的图像？

本模型从数据爬取、训练、生成预览图到发布，整个过程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，若您能提供更多的反馈或建议，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。对于全自动流程而言，准确预测某个角色拥有哪些官方图像非常困难。因此，服装生成依赖于基于训练数据集中标签的聚类分析，以尽可能还原最佳效果。我们会持续改进这一问题并尝试优化，但该问题仍难以完全解决，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、调整角色姿势，当然也包括生成角色的NSFW图像！😉

以下用户群体不建议使用本模型，我们对此表示歉意：

1. 无法容忍任何角色原设计细节偏差的用户。
2. 对角色服装还原准确性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，或认为必须纯人工操作训练角色模型以示尊重的用户。
5. 认为生成图像内容违背其价值观的用户。