ミノス (Jashin-chan Dropkick)

• 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及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子，获取对应服装的提示词。
• 本模型使用673张图片进行训练。

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 minosu_jashinchandropkick.pt 和 minosu_jashinchandropkick.safetensors 两个文件，然后将 minosu_jashinchandropkick.pt 用作纹理反转嵌入，同时将 minosu_jashinchandropkick.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、minosu_jashinchandropkick.ptとminosu_jashinchandropkick.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。minosu_jashinchandropkick.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にminosu_jashinchandropkick.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minosu_jashinchandropkick.pt和minosu_jashinchandropkick.safetensors这两个文件，然后将minosu_jashinchandropkick.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用minosu_jashinchandropkick.safetensors作为LoRA。

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

触发词为 minosu_jashinchandropkick，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {minosu_jashinchandropkick:1.15}, blue_hair, horns, short_hair, bell, cow_horns, neck_bell, cowbell, cow_print, animal_print, cow_girl, red_eyes, hair_between_eyes, smile, closed_mouth, pink_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 Minosu Jashinchandropkick

所有预览图中使用的提示词文本（点击图片可查看）均通过聚类算法自动生成，这些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是随机生成的，且图像未经过任何筛选或修改。因此，出现上述情况是有可能的。

实际上，根据我们的内部测试，大多数遇到此类问题的模型，在实际使用中的表现往往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/minosu_jashinchandropkick_，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/minosujashinchandropkick 上发布了训练数据集，这可能会对你有帮助。

为什么不直接使用筛选更优的图片？

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，如果可能的话，我们非常欢迎更多反馈或建议，因为它们对我们而言极其宝贵。

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，对于全自动流程而言，很难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标签的聚类分析，力求实现最佳还原效果。我们将继续解决这一问题并尝试优化，但该挑战目前尚无法彻底解决。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，本模型的最大优势在于对角色本身固有特征的还原，以及由于数据量更大而具备的较强泛化能力。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，我们不推荐使用本模型，并深表遗憾：

1. 无法容忍角色原设计有任何微小偏差的用户。
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过程的用户，或认为角色模型训练必须完全手动操作以避免对角色不敬的用户。
5. 认为生成内容与其价值观相悖的用户。