megumin/めぐみん (Kono Subarashii Sekai ni Shukufuku wo!)

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

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

触发词为 megumin_konosuba，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {megumin_konosuba:1.15}, short_hair, brown_hair, red_eyes, short_hair_with_long_locks, hat, witch_hat, cape, black_hair, 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。

为何部分预览图不像Megumin Konosuba

所有预览图中使用的提示文本（可通过点击图片查看）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。图像生成所用的种子也是随机生成的，且图像未经过任何人工筛选或修改，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均优于预览图所示效果。您唯一可能需要做的，是调整所使用的标签。

我觉得此模型可能过拟合或欠拟合，该怎么办？

我们的模型已发布于 Hugging Face 仓库 - CyberHarem/megumin_konosuba，其中保存了所有训练步骤的模型。同时，我们也将训练数据集发布于 Hugging Face 数据集 - CyberHarem/megumin_konosuba，可能对您有所帮助。

为何不直接使用更精选的图片？

本模型从数据爬取、训练、生成预览图到发布，整个流程完全自动化，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、自动训练与自动化发布。因此，若您能提供反馈或建议，我们将非常感激，因为它们对我们至关重要。

为何无法准确生成角色的特定服装？

我们的训练数据来源于多个图片网站，对于全自动流程而言，难以精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中标签的聚类，以尽可能还原最佳效果。我们将持续改进此问题并尝试优化，但其仍是一项无法完全解决的挑战。服装还原的精度也不太可能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，以及因其更大数据集所具备的较强泛化能力。因此，本模型非常适合用于更换服装、调整角色姿态，当然也包括生成角色的NSFW图像！😉

以下群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 无法容忍任何角色设计细节偏差的用户；
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. 不适应使用LoRA全自动训练角色模型流程的用户，或认为必须纯人工操作训练角色模型以避免不敬的用户；
5. 觉得生成图像内容违背其价值观的用户。