Nakano Yotsuba (Gotoubun no Hanayome)

• 由于Civitai的服务条款，部分图像无法上传。完整的预览图像请见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，采用了随机种子，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637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！！！。在这种情况下，你需要同时下载nakano_yotsuba_gotoubunnohanayome.pt和nakano_yotsuba_gotoubunnohanayome.safetensors，然后将nakano_yotsuba_gotoubunnohanayome.pt用作纹理反转嵌入，同时将nakano_yotsuba_gotoubunnohanayome.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、nakano_yotsuba_gotoubunnohanayome.ptとnakano_yotsuba_gotoubunnohanayome.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。nakano_yotsuba_gotoubunnohanayome.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にnakano_yotsuba_gotoubunnohanayome.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nakano_yotsuba_gotoubunnohanayome.pt和nakano_yotsuba_gotoubunnohanayome.safetensors这两个文件，然后将nakano_yotsuba_gotoubunnohanayome.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用nakano_yotsuba_gotoubunnohanayome.safetensors作为LoRA。

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

触发词为nakano_yotsuba_gotoubunnohanayome，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {nakano_yotsuba_gotoubunnohanayome:1.15}, orange_hair, bangs, ribbon, green_ribbon, hair_ribbon, blush, hair_between_eyes, blue_eyes, short_hair, eyebrows_hidden_by_hair, closed_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中野四叶（五等分的新娘）

预览图像中使用的所有提示词（可通过点击图像查看）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。图像生成时使用的种子也随机产生，且图像未经任何筛选或修改。因此，可能出现上述问题。

根据我们的内部测试，多数出现此类问题的模型在实际使用中表现优于预览图像。你唯一可能需要做的就是调整所使用的标签。

我觉得此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/nakano_yotsuba_gotoubunnohanayome，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/nakano_yotsuba_gotoubunnohanayome，可能对你有帮助。

为何不直接使用筛选更好的图像？

本模型从数据采集、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，如果你能提供反馈或建议，将对我们非常有价值。

为何无法准确生成期望的角色服装？

我们当前的训练数据来源于多个图像网站，在完全自动化的流程中，难以精准预测角色拥有哪些官方图像。因此，服装生成依赖于对训练数据集中标签的聚类分析，以尽可能还原效果。我们会持续改进这一问题，但仍难以彻底解决。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，本模型最大的优势在于还原角色本身固有的特征，以及由于数据量较大而具备较强的泛化能力。因此，此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，敬请谅解：

1. 对角色原设有任何细微偏离都无法容忍者；
2. 对角色服装还原精度要求极高者；
3. 无法接受基于Stable Diffusion算法生成图像可能存在的随机性者；
4. 对使用LoRA自动化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手动操作以免“不敬”者；
5. 认为生成图像内容违背自身价值观者。