Yumechi (Akiba Meido Sensou)

• 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。
• 该模型包含两个文件，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 文件的权重为 0.5-1.0，LoRA 的权重为 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。你所看到的，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。
• 该模型使用 407 张图片 训练。

如何使用此模型

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

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

触发词是 yumechi_akibameidosensou，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {yumechi_akibameidosensou:1.15}, black_hair, maid_headdress, twintails, animal_ears, purple_eyes, bow, long_hair, pink_bow, apron, fake_animal_ears, maid_apron, bangs, pig_ears。

模型训练方式

该模型使用 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 Yumechi Akibameidosensou

所有预览图中使用的提示词（可通过点击图像查看）均基于从训练数据集中提取的特征信息，通过聚类算法自动生成。图像生成时使用的种子也是随机生成的，且图像未经过任何筛选或修改。因此，可能会出现上述问题。

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往往优于预览图中所见。你可能唯一需要做的，就是调整你所使用的标签。

我觉得这个模型可能过拟合或欠拟合，我该怎么办？

我们的模型已发布在 huggingface 仓库 - CyberHarem/yumechi_akibameidosensou_，其中保存了所有训练步骤的模型。此外，我们也在 huggingface 数据集 - CyberHarem/yumechiakibameidosensou 上发布了训练数据集，这对你可能有所帮助。

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，整个过程完全自动化，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，如果我们能获得更多反馈或建议，将非常宝贵。

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，由于采用全自动化流程，难以准确预测某个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中标签的聚类分析，以尽可能重现效果。我们将持续改进这一问题，但仍难以彻底解决。服装还原的准确度也很难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，以及因数据量较大而具备的较强泛化能力。因此，该模型非常适合用于更换服装、调整角色姿势，当然也包括生成角色的 NSFW 图像！😉

以下群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 无法容忍任何角色原设计细节偏差的用户；
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 算法生成图像潜在随机性的用户；
4. 不适应使用 LoRA 自动训练角色模型的流程，或认为训练角色模型必须完全手动操作以示尊重的用户；
5. 认为生成内容冒犯其价值观的用户。