Pussy Adetailer
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模型描述
由于这是新手模仿制作的，请不要期待其精度。
使用方法
将两个 pt 文件放入 ‘stable-diffusion-webui\models\adetailer’ 目录中
重新加载 WebUI，您应该会在 Adetailer 标签页的 ADetailer model 中看到新增的模型。
请不要期待精度，因为这是新手模仿制作的。
使用方法
将两个 pt 文件放入 ‘stable-diffusion-webui\models\adetailer’ 中。
重新加载 WebUI，您会发现 Adetailer 标签页中的 ADetailer model 增加了新模型。
这是机器翻译。
V5
已确认可在 Forge 的 Adetailer 中运行，抱歉尚未测试 comfyui。
训练数据基于 v3 和 v4（旧版），并加入了 AI 生成图像，总计约 700 张。
但旧版使用 labelImg 进行标注，而 v5 使用 labelme 进行多边形标注，标注可能较为粗糙。
精度可能比旧版更高，但检测范围更精细，若您希望获得类似旧版那样更大的检测范围，请使用 Adetailer 的功能扩大范围，或直接使用旧版。若遇到某些图像无法检测的情况，请附上 Pnginfo 并将图像发布在此处，我会努力在下次制作数据集时参考这些信息。
作者几乎不懂 AI 知识，因此参数和标注是否正确我也无法确定（借口）。
如果您能以“能用就算赚到”的心态使用，我将不胜感激。
我们已确认其可在 Forge 的 Adetailer 中运行；抱歉，尚未测试 comfyui。
训练材料基于 v3 和 v4（旧版），并加入了 AI 生成图像，总数据集约 700 张。
但旧版使用 labelImg 进行标注，而 v5 使用 labelme 进行多边形标注，标注可能较为随意。
可能比旧版更准确，但检测范围更精细，若您希望获得类似旧版那样更大的检测范围，请使用 Adetailer 的功能扩大范围，或使用旧版。若遇到某些图像无法检测的情况，请附上 Pnginfo 并将图像发布在此处，我会尽力在下次制作数据集时参考这些信息。
作者是几乎不懂 AI 的三流人士，因此参数和标注是否正确我也不清楚（借口）。
如果您能以“能用就算赚到”的心态使用，我将非常感激。
V4
我为自己重新制作了此版本。
使用了全新数据集，混合了横向等素材进行再训练。
一如既往，我对质量没有信心，敬请包涵。
通常请使用 v3.0，若检测效果不佳，请尝试使用 v4.0 的 last 或 best 模型。
若检测效果不佳，请降低“Detection”选项中的“Detection model confidence threshold”值，并将“Mask only the top k largest (0 to disable)”值设为与 Pussy 相同的数量（例如，对于 1girl，将值设为 1 等）。
我已在 Pony 模型中测试过其运行效果，但应该也可用于 SD1.5、Animagine 等模型。
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我为自己重新制作了此版本。
使用了全新数据集，混合了横向等素材进行再训练。
一如既往，我对质量没有信心，敬请包涵。
通常请使用 v3.0，若检测效果不佳，请尝试使用 v4.0 的 last 或 best 模型。
若检测效果不佳，请降低“Detection”选项中的“Detection model confidence threshold”值，并将“Mask only the top k largest (0 to disable)”值设为与 Pussy 相同的数量（例如，对于 1girl，将值设为 1 等）。
我已在 Pony 模型中测试过其运行效果，但应该也可用于 SD1.5、Animagine 等模型。
V3
基于 Ultralytics 的 YOLOv8 模型，以动漫图像为基础，由新手模仿制作，因此请不要期待其精度。通常请使用 pussy_best_v3.pt。pussy_last_v3.pt 可能存在误检，但若无法正常检测时可尝试使用。
某些模型可能不兼容。
这是机器翻译。
我未经充分经验而随意制作，因此请勿期待高精度。包含 pussy_best_v3.pt 和 pussy_last_v3.pt，但通常请使用 best 版本，last 版本可能产生误检。