Noire Foschurose (Kuma Kuma Kuma Bear)

• 由于Civitai的服务条款，部分图像无法上传。完整的预览图像请参见 HUGGINGFACE。
• 此模型包含两个文件，必须同时使用！！！
• 相关触发词仅作参考，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。
• 服装方面未进行专门训练。你可以查看我们提供的预览帖，获取对应服装的提示词。
• 本模型使用612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！！！。 在此情况下，你需要下载 noire_foschurose_kumakumakumabear.pt 和 noire_foschurose_kumakumakumabear.safetensors 两个文件，然后将 noire_foschurose_kumakumakumabear.pt 用作纹理反演嵌入，同时将 noire_foschurose_kumakumakumabear.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、noire_foschurose_kumakumakumabear.ptとnoire_foschurose_kumakumakumabear.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。noire_foschurose_kumakumakumabear.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にnoire_foschurose_kumakumakumabear.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noire_foschurose_kumakumakumabear.pt和noire_foschurose_kumakumakumabear.safetensors这两个文件，然后将noire_foschurose_kumakumakumabear.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用noire_foschurose_kumakumakumabear.safetensors作为LoRA。

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

触发词为 noire_foschurose_kumakumakumabear，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {noire_foschurose_kumakumakumabear:1.15}, blonde_hair, long_hair, braid, bow, hair_bow, bangs, twin_braids, purple_eyes, smile, blush, 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。

为何部分预览图像看起来不像 Noire Foschurose Kumakumakumabear

所有预览图像所使用的提示文本（可通过点击图像查看）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随机生成，且图像未经任何筛选或修改。因此，可能出现上述问题。

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使用中的表现，往往优于预览图像所呈现的效果。你唯一可能需要做的，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/noire_foschurose_kumakumakumabear，其中保存了所有训练步骤的模型。同时，我们也在 huggingface 数据集 - CyberHarem/noire_foschurose_kumakumakumabear 上发布了训练数据集，这可能对你有帮助。

为什么不直接使用筛选过的效果更好的图像？

本模型从数据采集、训练、生成预览图像到发布，整个过程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，包括数据过滤、自动训练和自动化发布。因此，如果您能提供任何反馈或建议，我们将非常感激，因为这对我们的改进至关重要。

为何无法精准生成角色的 Desired 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，准确预测某个角色拥有哪些官方图像极具挑战。因此，服装生成依赖于基于训练数据集中标签的聚类分析，以尽可能实现最佳还原。我们将持续改进这一问题，但仍难以完全解决。服装还原的准确度，也难以与人工训练模型相媲美。

事实上，本模型最大的优势在于还原角色本身固有特征，以及因其更大规模数据集带来的较强泛化能力。因此，此模型非常适合用于更换服装、调整角色姿态，当然，也适用于生成角色的NSFW图像！😉

以下用户群体不建议使用本模型，我们深表歉意：

1. 对角色原始设计的任何细微偏差都无法容忍的用户。
2. 对角色服装还原精度要求极高的应用场景使用者。
3. 无法接受基于Stable Diffusion算法生成图像时可能存在的随机性的用户。
4. 不适应使用LoRA全自动训练角色模型流程的用户，或认为角色模型训练必须完全依赖人工操作以避免“不敬”的用户。
5. 觉得生成内容与其价值观相抵触的用户。