MEM (Oshi no Ko)

• 此模型包含两个文件。您必须同时使用它们！！！
• 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；如需更强的泛化能力，可降低至0.5。
• LoRA模型的推荐权重为0.85；如有污染迹象，可考虑降低至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！！！。 在这种情况下，您需要下载 mem_oshinoko.pt 和 mem_oshinoko.safetensors 两个文件，然后将 mem_oshinoko.pt 用作纹理反转嵌入，同时将 mem_oshinoko.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、mem_oshinoko.ptとmem_oshinoko.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。mem_oshinoko.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にmem_oshinoko.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mem_oshinoko.pt和mem_oshinoko.safetensors这两个文件，然后将mem_oshinoko.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用mem_oshinoko.safetensors作为LoRA。

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

触发词为 mem_oshinoko，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {mem_oshinoko:1.15}, bangs, short_hair, blonde_hair, blunt_bangs, horns, :3, smile, multicolored_hair, blue_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。

为何部分预览图像看起来不像 Mem Oshinoko

所有预览图像（可通过点击图像查看）所使用的提示词均通过聚类算法自动生成，算法依据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，且图像未经任何人工筛选或修改。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在真实应用中的表现往往优于预览图像所展示的效果。您可能唯一需要做的，就是调整所使用的标签。

我感觉此模型可能过拟合或欠拟合，该怎么办？

我们的模型已发布在 Hugging Face 仓库 - CyberHarem/mem_oshinoko_，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/memoshinoko，这可能对您有帮助。

为何不直接使用更精选的图像？

本模型从数据爬取、训练、生成预览图像到发布，整个流程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，包括数据过滤、自动训练和自动化发布。因此，如果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。

为何无法准确生成角色的 Desired 服装？

我们当前的训练数据来源于多个图像网站，对于全自动流程而言，难以精准预测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。我们会持续改进并尝试优化此问题，但该问题仍无法完全解决，服装还原的准确性也难以达到人工训练模型的水平。

实际上，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较强的泛化能力。因此，本模型非常适合用于更换服装、调整角色姿态，当然还包括生成角色的NSFW图像！😉

以下群体不建议使用本模型，我们表示歉意：

1. 无法容忍角色原设计出现任何细微偏差的用户。
2. 对角色服装还原精度要求极高的用户。
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像潜在随机性的用户。
4. 不适应使用 LoRA 自动训练角色模型的流程，或认为角色模型训练必须完全人工操作以避免“不尊重角色”的用户。
5. 认为生成图像内容冒犯自身价值观的用户。