Koito Yuu (Yagate Kimi ni Naru)

• 由于Civitai的服务条款，部分图片无法上传。完整的预览图请见HUGGINGFACE。
• 此模型包含两个文件，必须同时使用！！！
• 关联的触发词仅作参考，有时可能需要调整。
• pt文件推荐权重为0.5-1.0，LoRA权重为0.5-0.85。
• 图片使用少量固定提示词和基于数据集的聚类提示词生成，采用随机种子，排除了人为挑选。你看到的就是你能得到的。
• 服装未进行专门训练。你可以查看我们提供的预览图以获取对应服装的提示词。
• 此模型使用559张图像训练而成。

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

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

触发词为koito_yuu_yagatekimininaru，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {koito_yuu_yagatekimininaru:1.15}, twintails, short_twintails, low_twintails, brown_eyes, ahoge, pink_hair, closed_mouth, yellow_bow, short_hair, yellow_ribbon, bangs, bow, ribbon, yellow_bowtie, hair_between_eyes, orange_hair。

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Koito Yuu Yagatekimininaru

所有预览图中使用的提示词（点击图片可查看）均通过聚类算法自动生成，算法基于从训练数据集中提取的特征信息。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。

在实际使用中，根据我们的内部测试，大多数遇到类似问题的模型在真实使用中的表现均优于预览图中的效果。你唯一可能需要做的，就是调整你所使用的标签。

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/koito_yuu_yagatekimininaru，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在HuggingFace数据集 - CyberHarem/koito_yuu_yagatekimininaru，这对你可能有所帮助。

为什么不只使用更精选的图片？

本模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，全过程100%自动化，无人工干预。这是我们团队进行的一项有趣实验，为此我们开发了一整套软件基础设施，包括数据筛选、自动训练和自动化发布。因此，如果我们能获得更多的反馈或建议，将对我们非常宝贵。

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，对于全自动流水线而言，准确预测角色所拥有的官方图像存在困难。因此，服装生成依赖于基于训练数据集标签的聚类方法，力求实现最佳还原效果。我们将持续改进这一问题并尝试优化，但目前仍无法彻底解决。服装还原的准确度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，以及因数据量更大而具备的较强泛化能力。因此，此模型非常适合用于更换服装、调整角色姿势，当然也能生成角色的NSFW图像！😉

以下群体不建议使用本模型，我们深表歉意：

1. 无法容忍角色原设计中哪怕最细微偏差的用户。
2. 对角色服装还原的准确性要求极高的应用场景用户。
3. 无法接受基于Stable Diffusion算法生成图像的潜在随机性的用户。
4. 不适应使用LoRA进行角色模型全自动训练流程的用户，或认为训练角色模型必须完全手动操作以避免不尊重角色的用户。
5. 认为生成内容违背自身价值观的用户。