kurosawa_dia/黒澤ダイヤ/쿠로사와다이아 (Love Live! Sunshine!!)

• 由于Civitai令人困惑且令人沮丧的使用条款，部分图像可能被隐藏。完整的预览图像可在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；若需更强的泛化能力，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。
• 预览图像使用若干固定测试提示及从数据集特征聚类衍生的多个提示生成，采用随机种子，排除了人为筛选。“所见即所得”。
• 服装未进行专门训练。您可查阅我们提供的预览帖，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kurosawa_dia_lovelivesunshine.pt和kurosawa_dia_lovelivesunshine.safetensors两个文件，然后将kurosawa_dia_lovelivesunshine.pt用作纹理反转嵌入，同时将kurosawa_dia_lovelivesunshine.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、kurosawa_dia_lovelivesunshine.ptとkurosawa_dia_lovelivesunshine.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。kurosawa_dia_lovelivesunshine.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にkurosawa_dia_lovelivesunshine.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kurosawa_dia_lovelivesunshine.pt和kurosawa_dia_lovelivesunshine.safetensors这两个文件，然后将kurosawa_dia_lovelivesunshine.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用kurosawa_dia_lovelivesunshine.safetensors作为LoRA。

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

触发词为kurosawa_dia_lovelivesunshine，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {kurosawa_dia_lovelivesunshine:1.15}, black_hair, bangs, mole, mole_under_mouth, long_hair, hair_ornament, blunt_bangs, blush, green_eyes, smile, hairclip, aqua_eyes。

模型训练方式

该模型使用HCP-Diffusion进行训练，自动训练框架由DeepGHS团队维护。

为何部分预览图像不像Kurosawa Dia Lovelivesunshine

所有用于预览图像的提示文本（可通过点击图像查看）均通过基于训练数据集提取的特征信息，使用聚类算法自动生成。图像生成时使用的种子也随机生成，且图像未经过任何选择或修改。因此，可能出现上述问题。

实际上，根据我们的内部测试，大多数遇到此类问题的模型在实际使用中表现优于预览图像所示效果。您唯一可能需要做的，就是调整所使用的标签。

我觉得此模型可能过拟合或欠拟合，该怎么办？

我们的模型已发布于HuggingFace仓库 - CyberHarem/kurosawa_dia_lovelivesunshine，其中保存了所有训练步骤的模型。同时，我们也公开了训练数据集于HuggingFace数据集 - CyberHarem/kurosawa_dia_lovelivesunshine，或许对您有所帮助。

为何不直接使用更精选的图像？

本模型从数据抓取、训练、生成预览图像到发布，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。

为何无法准确生成期望角色的服装？

我们当前的训练数据来源于多个图像网站，而在全自动流程中，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分析，以尽可能还原。我们将持续改进此问题，但该挑战无法完全解决，服装还原的准确性也难以达到人工训练模型的水平。

事实上，本模型最大的优势在于能精准还原角色本身的内在特征，并且由于数据集规模更大，具备较强的泛化能力。因此，本模型非常适合用于更换服装、调整角色姿态，当然，也适用于生成角色的NSFW图像！😉。

以下用户群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：

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应用场景用户；
3. 无法接受基于Stable Diffusion算法生成图像所固有的随机性的用户；
4. 不适应使用LoRA全自动训练角色模型流程，或认为训练角色模型必须完全手动操作以避免“不敬”的用户；
5. 觉得生成内容违背自身价值观的用户。