アトラ (Kuma Kuma Kuma Bear)

• 由于 Civitai 的服务条款，部分图片无法上传。完整的预览图片请见 HUGGINGFACE。
• 此模型包含两个文件，必须同时使用！！！
• 相关的触发词仅作参考，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。
• 图片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。
• 未对服装进行专门训练。你可以查看我们提供的预览帖以获取对应服装的提示词。
• 本模型使用 216 张图片 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 atora_kumakumakumabear.pt 和 atora_kumakumakumabear.safetensors 两个文件，然后将 atora_kumakumakumabear.pt 用作纹理反转嵌入，同时将 atora_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、atora_kumakumakumabear.ptとatora_kumakumakumabear.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。atora_kumakumakumabear.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にatora_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atora_kumakumakumabear.pt和atora_kumakumakumabear.safetensors这两个文件，然后将atora_kumakumakumabear.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用atora_kumakumakumabear.safetensors作为LoRA。

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

触发词为 atora_kumakumakumabear，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {atora_kumakumakumabear:1.15}, black_hair, mole, mole_under_mouth, hair_between_eyes, breasts, brown_eyes, blush, dark_skin, yellow_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 Atora Kumakumakumabear

所有预览图中使用的提示文本（可通过点击图片查看）均是基于训练数据集中提取的特征信息，通过聚类算法自动生成的。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通常优于预览图所展示的效果。你唯一可能需要做的，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/atora_kumakumakumabear_，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/atorakumakumakumabear，可能对你有所帮助。

为何不直接使用筛选得更好的图片？

本模型从数据爬取、训练、生成预览图到发布，整个流程100% 自动化，无人工干预。这是我们的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，如有可能，我们非常欢迎更多的反馈或建议，因为它们对我们至关重要。

为何无法精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，准确预测某角色拥有哪些官方图片十分困难。因此，服装生成依赖于对训练数据集中标签的聚类分析，以尽可能还原最佳效果。我们将持续改进这一问题并尝试优化，但目前仍是一个无法完全解决的挑战。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精准还原角色本身的固有特征，以及由于数据集较大而具备较强的泛化能力。因此，本模型非常适合用于更换服装、调整角色姿态，当然，也包括生成角色的 NSFW 图像！😉

对于以下群体，不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 无法容忍角色设计有任何细微偏差的个体。
2. 对角色服装还原精确度要求极高的应用场景使用者。
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像所可能存在的随机性的个体。
4. 对使用 LoRA 自动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通过人工操作才能避免对角色不敬的个体。
5. 认为生成图像内容冒犯其价值观的个体。