Nanami Touko (Yagate Kimi ni Naru)

• 由于Civitai的服务条款，部分图像无法上传。完整的预览图像请见 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。
• 推荐pt文件权重为0.5-1.0，LoRA权重为0.5-0.85。
• 图像使用若干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。
• 服装方面未进行专门训练。你可以查看我们提供的预览图，获取对应服装的提示词。
• 此模型使用595张图像进行训练。

如何使用此模型

此模型包含两个文件，必须同时使用！！！。在这种情况下，你需要下载 nanami_touko_yagatekimininaru.pt 和 nanami_touko_yagatekimininaru.safetensors 两个文件，然后将 nanami_touko_yagatekimininaru.pt 作为纹理反转嵌入，同时将 nanami_touko_yagatekimininaru.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、nanami_touko_yagatekimininaru.ptとnanami_touko_yagatekimininaru.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。nanami_touko_yagatekimininaru.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にnanami_touko_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nanami_touko_yagatekimininaru.pt和nanami_touko_yagatekimininaru.safetensors这两个文件，然后将nanami_touko_yagatekimininaru.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用nanami_touko_yagatekimininaru.safetensors作为LoRA。

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

触发词为 nanami_touko_yagatekimininaru，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {nanami_touko_yagatekimininaru:1.15}, long_hair, black_hair, bangs, bow, ribbon, grey_eyes。

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Nanami Touko Yagatekimininaru

所有用于生成预览图的提示词文本（可通过点击图像查看）均通过基于训练数据集提取的特征信息，由聚类算法自动生成。图像生成时使用的种子也是随机生成的，且图像未经任何人工挑选或修改，因此可能出现上述情况。

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表现均优于预览图所展示的效果。你唯一需要做的，就是调整所使用的标签。

我觉得这个模型可能过拟合或欠拟合，该怎么办？

我们的模型已发布在HuggingFace仓库 - CyberHarem/nanami_touko_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于HuggingFace数据集 - CyberHarem/nanami_touko_yagatekimininaru，这可能对您有帮助。

为何不直接使用筛选更好的图像？

本模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，整个流程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，包括数据过滤、自动训练和自动化发布。因此，如果我们能得到更多反馈或建议，将非常宝贵。

为何无法精确生成角色期望的服装？

当前训练数据来源于多个图像网站，对于全自动流程而言，难以准确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分析，以尽可能还原效果。我们将持续解决此问题并尝试优化，但该挑战目前无法完全克服，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，以及因其较大数据集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，也适合生成角色的NSFW图像！😉。

以下群体不建议使用本模型，我们深表歉意：

1. 对角色原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Stable Diffusion算法生成图像中潜在随机性者。
4. 不适应使用LoRA全自动训练角色模型流程者，或认为必须纯手工操作训练角色模型以示尊重者。
5. 认为生成内容违背其价值观者。