Shima Rin (Yuru Camp)

• 此模型包含两个文件，必须同时使用！！！
• 相关触发词仅供参考，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；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，采样种子随机，未进行任何挑选。所见即所得。
• 服装未进行专门训练。请查阅我们提供的预览帖以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，必须同时使用！！！。在此情况下，您需要下载 shima_rin_yurucamp.pt 和 shima_rin_yurucamp.safetensors 两个文件，然后将 shima_rin_yurucamp.pt 用作纹理反转嵌入，同时将 shima_rin_yurucamp.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、shima_rin_yurucamp.ptとshima_rin_yurucamp.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。shima_rin_yurucamp.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にshima_rin_yurucamp.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shima_rin_yurucamp.pt和shima_rin_yurucamp.safetensors这两个文件，然后将shima_rin_yurucamp.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用shima_rin_yurucamp.safetensors作为LoRA。

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

(翻译自ChatGPT)

触发词为 shima_rin_yurucamp，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {shima_rin_yurucamp:1.15}, blue_hair, purple_eyes, closed_mouth, outdoors, single_hair_bun, hair_bun。

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 Shima Rin Yurucamp

所有预览图使用的提示词文本（点击图片可查看）均是通过基于训练数据集提取的特征信息的聚类算法自动生成的。图像生成时使用的种子也是随机的，且图像未经过任何筛选或修改。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在真实应用中的效果比预览图更好。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 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/shima_rin_yurucamp，其中保存了各训练步骤的模型。同时，我们也发布了训练数据集于 HuggingFace 数据集 - CyberHarem/shima_rin_yurucamp，这或许对您有帮助。

为何不直接使用筛选后更优质的图像？

本模型从数据爬取、训练、生成预览图到发布，整个过程完全自动化，无任何人工干预。这是我们团队进行的一项有趣实验，为此我们构建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，这对我们极为宝贵。

为何无法准确生成角色的期望服装？

当前训练数据来源于多个图像网站。在全自动流水线中，难以精准预测某角色拥有哪些官方图像。因此，服装生成依赖于对训练数据集中标签的聚类分析，以尽可能还原效果。我们将持续优化此问题，但目前仍难以完全解决，其还原精度也难以达到人工训练模型的水平。

事实上，本模型的最大优势在于精准还原角色本身的固有特征，以及因数据量更大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，敬请谅解：

1. 无法容忍任何角色设计细微偏差者；
2. 对角色服装还原精度有高要求的应用场景使用者；
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全自动训练角色模型过程感到不适，或认为角色模型训练必须纯手动操作以示尊重者；
5. 对生成图像内容与自身价值观相悖者。