Kagayama Kaede (Non Non Biyori)

• 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；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，建议降低至0.5。
• 预览图使用若干固定测试提示词及从聚类数据集特征衍生的提示词生成，随机种子确保未进行选择性筛选。所见即所得。
• 服装未进行专门训练，您可参考我们提供的预览帖子获取对应服装的提示词。

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

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

(Translated with ChatGPT)

触发词为 kagayama_kaede_nonnonbiyori，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {kagayama_kaede_nonnonbiyori:1.15}, blonde_hair, long_hair, brown_eyes, ahoge。

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。

为何部分预览图看起来不像 Kagayama Kaede Nonnonbiyori？

所有预览图使用的提示词（可通过点击图像查看）均由基于训练数据集提取的特征信息，通过聚类算法自动生成。图像生成时使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。

实际使用中，根据我们内部测试，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所展示的效果。您唯一需要做的可能只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/kagayama_kaede_nonnonbiyori，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/kagayama_kaede_nonnonbiyori，或许对您有帮助。

为何不直接使用筛选过的优质图像？

本模型的全流程——从数据爬取、训练、生成预览图到发布——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、自动训练和自动化发布。因此，若您能提供反馈或建议，我们将非常感激，因为它们对我们极为宝贵。

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片网站，由于是全自动流程，难以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分析，以尽可能还原最佳效果。我们将持续改进并尝试优化此问题，但该问题目前仍无法彻底解决，服装还原的准确性也难以媲美人工训练模型的水平。

事实上，此模型最大的优势在于能精准还原角色本身的固有特征，并得益于更大规模的数据集，具备较强的泛化能力。因此，本模型非常适合用于更换服装、调整角色姿势，当然也包括生成角色的NSFW图像！😉

对于以下群体，我们不建议使用本模型，并深表遗憾：

1. 无法容忍角色设计中哪怕是最微小偏差的用户。
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算法的AI图像生成可能存在的随机性。
4. 不适应使用LoRA全自动训练角色模型的用户，或认为训练角色模型必须完全手动操作以示尊重的角色爱好者。
5. 认为生成图像内容冒犯其价值观的用户。