Yuuka
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模型描述
Yuuka
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使用前重要说明
⚠️ Epsilon 预测（eps-pred）： 此模型采用 eps-pred 架构。
🎨 工作流程信息： 所有示例图像均使用 ComfyUI 生成。提示词和标签可在发布的图像中找到，以帮助你快速上手。
如何使用此模型：一个灵活的基础模型
请理解，Yuuka 是一个基础模型，而非经过美学精细调优的模型。 它的设计目标是追求强大与灵活性，但也意味着使用简单提示词时可能较难获得理想效果。
推荐使用 LoRA 和艺术家标签： 为实现特定风格，强烈建议使用 LoRA 或在提示词中加入艺术家名称。
避免使用基础提示词： 缺乏风格指导的简单提示词很可能无法获得最佳效果。此模型在获得详细指令时表现尤为出色。
模型设计动机
本模型 Yuuka 是 Illustrious 2.0 的进化版本。主要目标是构建一个对一般 NSFW 概念、角色互动和复杂姿势拥有更强理解力的模型。通过优化训练数据与标注流程，Yuuka 旨在为生成细致场景提供更直观、更强大的体验。
训练与数据集
Yuuka 在精心策划的 150 万张图像数据集上进行训练。标注流程旨在构建多层次的理解：
基础 Danbooru 标签： 以从 Danbooru 提取的标准标签为基础（评级：可疑、明确）。
PixAI 标签增强： 使用 PixAI 标签器处理数据集，以捕获遗漏的标签。
自然语言标注： 添加描述性、人类可读的标注，以提升提示词的理解能力。
实验性动作标注： 实现了自定义的 #action -> #source -> #target 标注系统，以更准确地定义主体间的互动。（注意：此功能为实验性，虽具潜力，但可能无法始终如预期运作，仍需进一步训练。）
关键改进
✅ 增强的 NSFW 知识： 模型对多种 NSFW 概念与场景的理解更深入、更可靠。
✅ 改进的动作与姿势： Yuuka 在解读角色间动作提示及生成更具动态性与准确性的姿势方面表现卓越。
✅ 更优的提示词理解能力： 多层标注使模型能更好理解并执行复杂且自然语言风格的提示词。
✅ 基于 Illustrious 2.0： 继承 Illustrious 2.0 强大的基础美学，并进一步拓展其能力。
推荐设置
步数： 30
CFG 缩放： 5
采样器： Euler
调度器： Beta
VAE： 内置
反馈与支持
🐞 报告问题： 如果遇到任何问题或有改进建议，请告诉我！这是一个持续开发的模型，您的反馈至关重要。
🚀 即将推出： 敬请关注完整工作流指南及未来可能推出的进一步优化版本。