Fuwa Rinna (Mangaka-san to Assistant-san to)

• 此模型包含两个文件，必须同时使用！！！
• 相关触发词仅供参考，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，可将权重降至0.5。
• LoRA模型的推荐权重为0.85；若出现污染迹象，可考虑降至0.6。

如何使用此模型

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

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

(Translated with ChatGPT)

触发词是 fuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {fuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto:1.15}, brown_hair, long_hair, open_mouth, blush, purple_eyes, smile, closed_eyes。

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。

为何部分预览图像与 Fuwa Rinna Mangakasantoassistantsanto 不相似

所有预览图像中使用的提示词（可通过点击图像查看）均基于从训练数据集中提取的特征信息，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优于预览图像中的效果。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？

我们的模型已发布在 huggingface 仓库 - CyberHarem/fuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto，其中保存了所有训练步骤的模型。同时，我们也发布了训练数据集在 huggingface 数据集 - CyberHarem/fuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto，这可能对您有帮助。

为何不直接使用筛选更好的图像？

本模型从数据爬取、训练、生成预览图像到发布，整个过程100%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，包括数据筛选、自动训练和自动化发布。因此，若您能提供反馈或建议，我们将非常感激，因为它们对我们极为宝贵。

为何无法准确生成期望角色的服装？

我们当前的训练数据来源于多个图片网站，由于整个流程为全自动，难以准确预测某个角色拥有哪些官方图像。因此，服装生成依赖于对训练数据集中标签的聚类分析，以尽可能还原最佳效果。我们将持续改进这一问题，但仍难以完全解决。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的固有特征，以及因其更大规模数据集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！😉。

对于以下群体，不建议使用本模型，我们深表歉意：

1. 无法容忍任何角色原设计细节偏差的人；
2. 对角色服装还原精度要求极高的人；
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像中潜在随机性的人；
4. 对使用 LoRA 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避免不尊重角色的人；
5. 觉得生成图像内容违背自身价值观的人。