Irving Amelia (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！！！
• 关联的触发词仅作参考，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，建议降低至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多个提示词生成，采样种子随机，排除了刻意挑选。所见即所得。
• 服装未进行专门训练。您可参考我们提供的预览帖，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irving_amelia_renaiflops.pt和irving_amelia_renaiflops.safetensors两个文件，然后将irving_amelia_renaiflops.pt用作纹理反转嵌入，同时将irving_amelia_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、irving_amelia_renaiflops.ptとirving_amelia_renaiflops.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。irving_amelia_renaiflops.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にirving_amelia_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irving_amelia_renaiflops.pt和irving_amelia_renaiflops.safetensors这两个文件，然后将irving_amelia_renaiflops.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用irving_amelia_renaiflops.safetensors作为LoRA。

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

触发词为irving_amelia_renaiflops，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {irving_amelia_renaiflops:1.15}, red_hair, long_hair, twintails, blue_eyes, bangs, headphones, fake_animal_ears, animal_ear_headphones, animal_ears, cat_ear_headphones, hoodie。

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Irving Amelia Renaiflops

所有预览图所使用的提示词文本（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同样为随机生成，且图像未经过任何筛选或修改。因此，可能出现上述问题。

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，其真实表现往往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。

我觉得这个模型过拟合或欠拟合，该怎么办？

我们的模型已发布于HuggingFace仓库 - CyberHarem/irving_amelia_renaiflops，其中保存了所有训练步骤的模型。同时，我们亦将训练数据集发布于HuggingFace数据集 - CyberHarem/irving_amelia_renaiflops，可能对您有所帮助。

为何不直接使用更精选的图片？

本模型从数据收集、训练、生成预览图到发布，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、自动训练与自动化发布。因此，若您能提供更多的反馈或建议，将对我们极为宝贵。

为何无法准确生成目标角色的服装？

我们当前的训练数据来源于多个图片网站，由于采用全自动流程，难以精准预测某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，以期实现最佳还原效果。我们将持续改进这一问题，但其仍无法完全解决，且服装还原精度也难以媲美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，以及因其更大规模数据集而具备的较强泛化能力。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！😉

以下人群不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 对原角色设计有任何细微偏差都无法容忍者。
2. 对角色服装还原精度要求极高者。
3. 无法接受基于Stable Diffusion算法所生成图像潜在随机性者。
4. 对使用LoRA进行角色模型训练的全自动化流程感到不适，或认为角色模型训练必须完全通过人工操作以避免对角色不敬者。
5. 觉得生成内容冒犯自身价值观者。