Nakano Ichika (Gotoubun no Hanayome)

• 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！！！
• 关联的触发词仅供参考，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。
• 图像使用少量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。
• 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 757 张图像 训练而成。

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

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

触发词为 nakano_ichika_gotoubunnohanayome，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {nakano_ichika_gotoubunnohanayome:1.15}, pink_hair, short_hair, bangs, blue_eyes, blush, hair_between_eyes, 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。

为何部分预览图不像中野一花（五等分的新娘）

所有预览图中使用的提示文本（可通过点击图片查看）均通过聚类算法自动生成，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，且图像未经过任何筛选或修改。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表现优于预览图中所见。你唯一可能需要做的，就是调整你所使用的标签。

我觉得这个模型可能存在过拟合或欠拟合，我该怎么办？

我们的模型已发布在 huggingface 仓库 - CyberHarem/nakano_ichika_gotoubunnohanayome，其中保存了所有训练步骤的模型。此外，我们也将训练数据集发布在 huggingface 数据集 - CyberHarem/nakano_ichika_gotoubunnohanayome，这可能对你有帮助。

为何不直接使用筛选过的更好图像？

本模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，整个过程 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，若您能提供更多的反馈或建议，我们将非常感激，因为它们对我们极为宝贵。

为何无法准确生成角色的期望服装？

我们当前的训练数据来源于多个图像网站，对于全自动流程而言，难以准确预测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方法，以尽可能还原效果。我们将持续改进此问题并尝试优化，但仍难以完全解决。服装还原的准确性也不太可能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，以及凭借更大数据集实现的较强泛化能力。因此，本模型非常适合用于更换服装、调整角色姿势，当然，也适用于生成角色的 NSFW 图像！😉。

以下群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 对原始角色设计有任何细微偏差都无法容忍者。
2. 对角色服装还原准确性要求极高者。
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像中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通过人工操作以避免不敬者。
5. 觉得生成内容违背自身价值观者。