Toxico Dannar (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；若需要更强的泛化能力，可降低至0.5。
• LoRA模型的推荐权重为0.85；若出现污染迹象，建议降至0.5。
• 预览图像使用若干固定测试提示词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，排除了人为挑选。所见即所得。
• 服装方面未进行专门训练。您可查阅我们提供的预览帖，获取与服装对应的提示词。

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

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

(Translated with ChatGPT)

触发词为 toxico_dannar_futokunoguild，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {toxico_dannar_futokunoguild:1.15}, black_hair, twintails, blue_eyes, hair_ornament, blush, thick_eyebrows, open_mouth。

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 Toxico Dannar Futokunoguild

预览图中使用的所有提示文本（点击图像可查看）均通过基于训练数据集特征提取的聚类算法自动生成。图像生成过程中使用的随机种子也是随机产生的，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。

实际上，根据我们的内部测试，大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。

我觉得此模型可能存在过拟合或欠拟合，我该怎么办？

我们的模型已发布在 huggingface 仓库 - CyberHarem/toxico_dannar_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/toxico_dannar_futokunoguild，这可能对您有所帮助。

为什么不直接使用更精选的图片？

本模型从数据采集、训练，到生成预览图和发布，整个过程完全自动化，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，因为这对我们的工作至关重要。

为何无法准确生成期望角色的服装？

我们当前的训练数据来源于多个图片网站，由于整个流程是全自动的，难以精准预测某个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标签的聚类分析，以尽可能还原最佳效果。我们将持续改进这一问题，但目前仍难以完全解决。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准确还原角色本身的固有特征，以及因数据集规模较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、调整角色姿态，当然也可以生成角色的NSFW图像！😉

以下群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 无法容忍角色设计中哪怕最细微偏差的用户。
2. 对角色服装还原精度要求极高的应用场景用户。
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像时可能出现的随机性用户。
4. 对使用 LoRA 自动化训练角色模型的过程感到不适，或认为训练角色模型必须完全依赖人工操作以避免不尊重角色的用户。
5. 觉得生成图像内容违背其价值观的用户。