Makinohara Shoko (Seishun Buta Yarou)

• 此模型包含两个文件，您必须同时使用它们！！！
• 相关触发词仅作参考，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0.5。

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

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

(Translated with ChatGPT)

触发词为 makinohara_shoko_seishunbutayarou，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {makinohara_shoko_seishunbutayarou:1.15}, long_hair, bangs, black_hair, braid, blue_eyes, smile, closed_mouth, blue_hair。

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牧野纱子 青春部活

用于预览图像（点击图像可查看）的所有提示文本均通过聚类算法自动生成，基于从训练数据集中提取的特征信息。图像生成时使用的随机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。

实际上，根据我们的内部测试，多数出现此类问题的模型在实际使用中表现优于预览图像所示效果。您唯一可能需要做的，就是调整所使用的标签。

我觉得此模型可能存在过拟合或欠拟合，该怎么办？

我们的模型已发布在 Hugging Face 仓库 - CyberHarem/makinohara_shoko_seishunbutayarou，其中保存了所有训练步骤的模型。同时，我们也在 Hugging Face 数据集 - CyberHarem/makinohara_shoko_seishunbutayarou 公开了训练数据集，可能对您有帮助。

为何不直接使用更精选的图像？

本模型从数据采集、训练、生成预览图像到发布，全过程100%自动化，无人工干预。这是我们团队进行的一项有趣实验，为此我们已开发出一套完整的软件基础设施，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，因为它们对我们极具价值。

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像网站。在全自动流程中，很难准确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算法，以期实现最佳还原效果。我们将持续改进这一问题，但目前仍难以彻底解决。服装还原的准确性也不太可能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够还原角色本身的固有特征，以及因其庞大的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！😉

以下群体不建议使用本模型，我们深表歉意：

1. 对角色原设计有任何细微偏差都无法容忍者；
2. 对角色服装还原精度要求极高者；
3. 无法接受基于Stable Diffusion算法生成图像中潜在随机性者；
4. 对使用LoRA自动化训练角色模型的过程感到不适，或认为角色模型训练必须完全手动操作以避免不敬者；
5. 觉得生成内容冒犯其价值观者。