Izumisawa Aoi (Ren`ai Flops)

• 由于 Civitai 复杂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。
• 嵌入模型的推荐权重为 1，可获得更高保真度；如需更强的泛化能力，可降至 0.5。
• LoRA 模型的推荐权重为 0.85；若出现污染迹象，可考虑降至 0.5。
• 预览图片使用若干固定测试提示及从聚类数据集特征衍生的提示生成，采用随机种子，排除了人为挑选。所见即所得。
• 服装未进行专门训练。您可查看我们提供的预览帖，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，必须同时使用！！！。在此情况下，您需要下载 izumisawa_aoi_renaiflops.pt 和 izumisawa_aoi_renaiflops.safetensors 两个文件，并将 izumisawa_aoi_renaiflops.pt 用作纹理反转嵌入，同时将 izumisawa_aoi_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、izumisawa_aoi_renaiflops.ptとizumisawa_aoi_renaiflops.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。izumisawa_aoi_renaiflops.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にizumisawa_aoi_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izumisawa_aoi_renaiflops.pt和izumisawa_aoi_renaiflops.safetensors这两个文件，然后将izumisawa_aoi_renaiflops.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用izumisawa_aoi_renaiflops.safetensors作为LoRA。

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

触发词为 izumisawa_aoi_renaiflops，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {izumisawa_aoi_renaiflops:1.15}, long_hair, glasses, red-framed_eyewear, braid, hair_ornament, twin_braids, hairclip, black_hair, bangs, brown_eyes, antenna_hair, purple_hair。

模型训练方式

本模型使用 HCP-Diffusion 训练，自动训练框架由 DeepGHS 团队 维护。

为何部分预览图与 Izumisawa Aoi Renaiflops 不像

所有预览图所使用的提示文本（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，且图像未经过任何人工筛选或修改。因此，出现上述问题的可能性是存在的。

事实上，根据我们的内部测试，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。您唯一可能需要做的，是调整所使用的标签。

我觉得此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/izumisawa_aoi_renaiflops，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/izumisawa_aoi_renaiflops，这可能对您有所帮助。

为何不直接使用筛选更好的图片？

本模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，全程 100% 自动化，无任何人工干预。这是我们团队开展的一项有趣实验，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，若您能提供反馈或建议，我们将非常感激，这对我们的改进至关重要。

为何无法精准生成角色的指定服装？

我们当前的训练数据来源于多个图片网站。在全自动流程中，准确预测某个角色拥有哪些官方图像极具挑战性。因此，服装生成依赖于基于训练数据集标签的聚类分析，以尽可能还原最佳效果。我们将持续优化这一问题，但目前尚无法彻底解决。服装还原的精确度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精准还原角色本身的固有特征，以及因数据集规模更大而具有的较强泛化能力。因此，本模型非常适合用于更换服装、调整角色姿势，当然也包括生成角色的 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. 无法容忍角色设计有任何细微偏差的用户。
2. 对角色服装还原精度要求极高的用户。
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像中潜在随机性的用户。
4. 对使用 LoRA 自动化训练角色模型感到不适，或认为训练角色模型必须完全手动操作以示尊重的用户。
5. 认为生成图像内容违背其价值观的用户。