Feynman Yoshino (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，必须同时使用！！！
• 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和从聚类数据集特征衍生的多个提示生成，采用随机种子，排除了人为挑选。所见即所得。
• 服装方面未进行专门训练。您可查阅我们提供的预览帖以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feynman_yoshino_renaiflops.pt和feynman_yoshino_renaiflops.safetensors两个文件，然后将feynman_yoshino_renaiflops.pt用作纹理反转嵌入，同时将feynman_yoshino_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、feynman_yoshino_renaiflops.ptとfeynman_yoshino_renaiflops.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。feynman_yoshino_renaiflops.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にfeynman_yoshino_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feynman_yoshino_renaiflops.pt和feynman_yoshino_renaiflops.safetensors这两个文件，然后将feynman_yoshino_renaiflops.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用feynman_yoshino_renaiflops.safetensors作为LoRA。

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

触发词为feynman_yoshino_renaiflops，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {feynman_yoshino_renaiflops:1.15}, brown_hair, long_hair, glasses, purple_eyes, semi-rimless_eyewear, under-rim_eyewear, bangs, open_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Feynman Yoshino Renaiflops

用于生成预览图的所有提示文本（可通过点击图片查看）均是通过聚类算法，依据从训练数据集中提取的特征信息自动生成的。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，可能出现上述问题。

实际应用中，根据我们的内部测试，大多数遇到此类问题的模型在真实使用时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。

我觉得此模型可能出现过拟合或欠拟合，该怎么办？

我们的模型已发布于HuggingFace仓库 - CyberHarem/feynman_yoshino_renaiflops，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于HuggingFace数据集 - CyberHarem/feynman_yoshino_renaiflops，这可能对您有帮助。

为何不直接使用更精选的图片？

本模型从数据采集、训练，到生成预览图和发布，全过程100%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，若您能提供反馈或建议，我们将非常感激，因为它们对我们至关重要。

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，难以精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分析，以尽可能重现效果。我们将持续改进这一问题，但目前仍无法完全解决。服装还原的准确度也难以达到人工训练模型的水平。

实际上，本模型最大的优势在于精准还原角色本身的固有特征，以及由于其更大数据集带来的较强泛化能力。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！😉

以下群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 对角色原设计有任何细微偏差都无法容忍者。
2. 对角色服装还原精度要求极高者。
3. 无法接受基于Stable Diffusion算法生成图像时可能存在的随机性者。
4. 不适应使用LoRA全自动训练角色模型的过程，或认为训练角色模型必须完全手动操作以避免不敬者。
5. 认为生成内容违背其价值观者。