Hitamu Kyan (Futoku no Guild)

• 此模型包含两个文件，您必须同时使用它们！！！
• 相关的触发词仅作参考，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；若需更强的泛化能力，可将权重降低至0.5。
• LoRA模型的推荐权重为0.85；若出现污染迹象，建议将权重降至0.5。
• 预览图使用若干固定测试提示词和从聚类数据集特征衍生的提示词生成，采样种子随机，未进行人为筛选。所见即所得。
• 服装未进行专门训练。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

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

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

(Translated with ChatGPT)

触发词为 hitamu_kyan_futokunoguild，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {hitamu_kyan_futokunoguild:1.15}, purple_hair, bangs, animal_ears, blush, animal_ear_fluff, blunt_bangs, hairband, breasts, blue_eyes, open_mouth, long_hair, cat_ears。

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。

为何部分预览图与 Hitamu Kyan Futokunoguild 不相似

所有用于生成预览图的提示词文本（可通过点击图片查看）均是基于训练数据集中提取的特征，通过聚类算法自动生成的。图像生成时使用的种子也是随机生成的，且图像未经过任何筛选或修改。因此，出现上述问题的可能性是存在的。

实际使用中，根据我们的内部测试，大多数遇到此类问题的模型在真实应用中的表现均优于预览图所展示的效果。您唯一可能需要做的，就是调整所使用的标签。

我感觉此模型可能过拟合或欠拟合，我该怎么办？

我们的模型已发布于 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/hitamu_kyan_futokunoguild，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/hitamu_kyan_futokunoguild，这可能对您有帮助。

为何不直接使用筛选出的更好图像？

本模型从数据爬取、训练、生成预览图到发布，整个流程完全自动化，无人工干预。这是我们团队进行的一项有趣实验，为此我们构建了一整套软件基础设施，包括数据过滤、自动训练与自动化发布。因此，若您能提供反馈或建议，我们将非常感激，因为这些对我们的工作至关重要。

为何无法精准生成目标角色的服装？

我们当前的训练数据来源于多个图像网站，由于采用全自动流水线，很难准确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，以尽可能还原最佳效果。我们会持续改进这一问题，但目前仍是一个无法彻底解决的挑战，服装还原的准确度也难以与人工训练模型相比。

事实上，本模型最大的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！😉

以下人群不建议使用本模型，我们深表歉意：

1. 对角色原始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 算法生成图像时可能存在的随机性者；
4. 不适应使用 LoRA 对角色模型进行全自动训练者，或认为训练角色模型必须完全手工操作以示尊重者；
5. 对生成图像内容感到违背自身价值观者。