Shinjo Amane (Birdie Wing - Golf Girls Story)

• 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；若需要更强的泛化能力，可降低至0.5。
• LoRA模型的推荐权重为0.85；若出现污染迹象，建议降至0.5。

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

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

(Translated with ChatGPT)

触发词为 shinjo_amane_birdiewinggolfgirlsstory，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {shinjo_amane_birdiewinggolfgirlsstory:1.15}, glasses, short_hair, semi-rimless_eyewear, green_hair, green_eyes, under-rim_eyewear, red-framed_eyewear。

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 Shinjo Amane Birdiewinggolfgirlsstory

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。图像生成时所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。

在实际使用中，根据我们的内部测试，大多数出现此类问题的模型，其真实使用效果通常优于预览图所呈现的。您唯一可能需要做的，就是调整所使用的标签。

我感觉此模型过拟合或欠拟合，该怎么办？

我们的模型已发布于 Hugging Face 仓库 - CyberHarem/shinjo_amane_birdiewinggolfgirlsstory，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于 Hugging Face 数据集 - CyberHarem/shinjo_amane_birdiewinggolfgirlsstory，这可能对您有所帮助。

为何不直接使用筛选更优的图像？

本模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，整个流程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，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。

为何无法精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，由于整个流程为全自动，难以准确预测某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分析，以尽可能还原最佳效果。我们将持续优化此问题，但完全解决仍具挑战性，服装还原的精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，以及因其更大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、调整角色姿态，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. 无法容忍角色设计中任何细微偏差的用户；
2. 对角色服装还原精度要求极高的应用场景用户；
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，或认为训练角色模型必须完全手动操作以示尊重的用户；
5. 认为生成图像内容违背自身价值观的用户。