Saitō Kaede (Encouragement of Climb)

• 该模型包含两个文件，您必须同时使用它们！！！
• 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，可降至0.5。
• LoRA模型的推荐权重为0.85；若出现污染迹象，建议降至0.5。
• 预览图使用若干固定测试提示词以及从聚类数据集特征衍生的多个提示词生成，采用随机种子，排除了筛选行为。所见即所得。
• 服装方面未进行专门训练。您可查看我们提供的预览帖，获取对应服装的提示词。

如何使用此模型

该模型包含两个文件，您必须同时使用它们！！！。 此情况下，您需要下载 saito_kaede_encouragementofclimb.pt 和 saito_kaede_encouragementofclimb.safetensors 两个文件，然后将 saito_kaede_encouragementofclimb.pt 作为纹理反转嵌入使用，同时将 saito_kaede_encouragementofclimb.safetensors 作为LoRA使用。

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

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

(Translated with ChatGPT)

触发词为 saito_kaede_encouragementofclimb，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {saito_kaede_encouragementofclimb:1.15}, black_hair, glasses, blush, long_hair, hairclip, hair_ornament, blue_eyes, smile。

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 Saito Kaede Encouragementofclimb

所有用于生成预览图的提示词（可通过点击图片查看）均是基于从训练数据集中提取的特征，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，图像未经过任何筛选或修改。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的表现优于预览图所示效果。您可能唯一需要做的，就是调整所使用的标签。

我觉得这个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/saito_kaede_encouragementofclimb，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 huggingface 数据集 - CyberHarem/saito_kaede_encouragementofclimb，这或许对您有帮助。

为何不直接使用筛选过的更好图像？

本模型从数据爬取、训练、生成预览图到发布，整个过程100%自动化，无人工干预。这是我们团队进行的一项有趣实验，并为此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，若您能提供更多的反馈或建议，我们将非常感激，因为它们对我们而言极为宝贵。

为何无法准确生成目标角色的服装？

目前我们的训练数据来源于多个图片网站，对于全自动流程而言，很难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，以尽可能还原最佳效果。我们将持续改进此问题并尝试优化，但该难题无法完全解决。服装还原的准确性也难以达到人工训练模型的水平。

事实上，本模型最大的优势在于还原角色本身的固有特征，以及因其更大规模数据集带来的较强泛化能力。因此，本模型非常适合用于更换服装、调整角色姿势，当然，也适用于生成角色的NSFW图像！😉。

以下群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 无法容忍任何角色原设计细节偏差的用户。
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算法生成图像的潜在随机性的用户。
4. 对使用LoRA全自动训练角色模型的过程感到不适，或认为必须完全手动操作以示对角色尊重的用户。
5. 认为生成图像内容违背自身价值观的用户。