Bai Mongfa (Ren`ai Flops)

• 由于Civitai令人困惑且令人沮丧的使用条款，部分图片可能被隐藏。完整的预览图片可在HUGGINGFACE上找到。
• 此模型包含两个文件，您必须同时使用它们！！！
• 相关的触发词仅作参考，有时可能需要调整。
• 嵌入模型的推荐权重为1，可提供更高保真度；如需更强的泛化能力，可降低至0.5。
• LoRA模型的推荐权重为0.85；若出现污染迹象，建议降至0.5。
• 预览图片使用若干固定测试提示词及从聚类数据集特征衍生的提示词生成，采样随机种子，排除了人为挑选。所见即所得。
• 服装方面未进行专门训练。您可参考我们提供的预览帖子，获取对应服装的提示词。

如何使用此模型

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

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

触发词为bai_mongfa_renaiflops，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {bai_mongfa_renaiflops:1.15}, green_hair, long_hair, hair_bun, ribbon, hair_ribbon, purple_eyes, double_bun, bangs, hair_between_eyes, breasts。

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Bai Mongfa Renaiflops

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，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，且未经过任何筛选或修改。因此，可能出现上述问题。

在实际使用中，根据我们的内部测试，多数出现此类问题的模型在真实应用中的表现优于预览图所展示的效果。您唯一可能需要做的就是调整所使用的标签。

我感觉这个模型过拟合或欠拟合，该怎么办？

我们的模型已发布在HuggingFace仓库 - CyberHarem/bai_mongfa_renaiflops，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/bai_mongfa_renaiflops上公布了训练数据集，可能对您有帮助。

为何不直接使用筛选更好的图片？

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，为此我们已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，因为这些对我们至关重要。

为何无法精准生成角色的期望服装？

我们当前的训练数据来源于多个图片网站，对于全自动流水线而言，难以准确预测某个角色拥有哪些官方图片。因此，服装生成依赖于对训练数据集中标签的聚类分析，以期实现最佳还原效果。我们将持续改进此问题并尝试优化，但该挑战难以彻底解决。服装还原的精确度也难以与人工训练模型相媲美。

事实上，本模型最大的优势在于还原角色本身的固有特征，以及因数据集规模较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、调整角色姿势，当然也适用于生成角色的NSFW图像！😉。

对于以下群体，我们不建议使用本模型，并深表歉意：

1. 无法容忍角色设计中哪怕最细微偏差者；
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算法生成图像的潜在随机性者；
4. 不适应使用LoRA全自动训练角色模型流程者，或认为训练角色模型必须完全人工操作以避免不尊重角色者；
5. 认为生成图像内容违背自身价值观者。