Model Card — License & Permissions / ライセンスと許可

Training data attribution / 学習データの出典

EN: This LoRA was trained primarily on my recent posts (2025-08-26) and some unpublished images generated with the following models: Athink-style, 748cm, USNR-STYLE, RavenScript, JANKU.
JP: 本LoRAは、私の直近の投稿（2025-08-26）および一部の未公開画像を、Athink-style / 748cm / USNR-STYLE / RavenScript / JANKUで生成した素材として学習しました。
We respect the most restrictive terms among the parent models. / 親モデルの最も厳しい条件を尊重します。

Links to parent models / 各種モデルのリンク

Athink-style — /model/246140/athink-style
748cm — /model/943607/748cm-or-style-for-illustriousnoobai-075?modelVersionId=1056404
USNR-STYLE — /model/176554/usnr-style?modelVersionId=1552087
RavenScript — /model/1408118/ravenscript?modelVersionId=1591774
JANKU — /model/1277670/janku-v5-nsfw-trained-noobai-rouwei-illustrious-xl?modelVersionId=1772645

Permissions (effective for this LoRA) / 本LoRAの許可範囲

✅ Run on Civitai Generations — allowed
JP: Civitaiの生成サービスでの利用を許可します。
✅ Share merges — allowed (non-commercial; keep same or stricter terms)
JP: マージ共有は可（非商用・同等以上の条件を維持）。
❌ Credit required / クレジット必須
EN: Attribution is required when posting images or distributing merges/derivatives.
JP: 画像の公開やマージ／派生物の配布時にはクレジット表記が必須です。
❌ Sell generated images — not permitted
JP: 生成画像の販売不可。
❌ Use on other paid generation services — not permitted
JP: 他社の有料生成サービスでの運用不可。
❌ Sell this LoRA or merges — not permitted
JP: 本LoRAおよびマージの販売不可。

Derivative policy / 派生物ポリシー
EN: Do not broaden these permissions. Downstream merges/derivatives must keep the same or stricter restrictions.
JP: 権限を緩和しないでください。下流のマージ・派生物は同等以上に厳しい条件を継承してください。

How this model was trained / このモデルの学習方法

Hardware / ハードウェア: RTX 5090 × 1
Epochs / 総エポック数: 12 + 26 + 20 = 58（バージョン名がV1.2なのはこの段階的学習のため）
Data updates / データ更新: 学習過程でデータセットを複数回入れ替え・調整
Total training time / 総学習時間: 約1日

Recommended usage / おすすめの使用方法

Base weight / 基本の重み: 1.0 〜 1.5
EN (personal preference): I like 1.2–1.5 for stronger effect.
JP（個人的好み）: 効きを強めたい場合は 1.2–1.5 が好みです。
You can fine-tune the weight depending on your base model and prompt strength.
ベースモデルやプロンプトの強度に応じて重みを微調整してください。