Elma (Kobayashi-san Chi no Maidragon)

• 由于 Civitai 复杂且令人困惑的使用条款，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！！！
• 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；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，可考虑降至 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多个提示词生成，采用随机种子，排除了人为挑选。您所见即所得。
• 服装方面未进行专门训练。您可查看我们提供的预览帖，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，您必须同时使用它们！！！。在此情况下，您需要下载 elma_kobayashisanchinomaidragon.pt 和 elma_kobayashisanchinomaidragon.safetensors，然后将 elma_kobayashisanchinomaidragon.pt 用作纹理反转嵌入，同时将 elma_kobayashisanchinomaidragon.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、elma_kobayashisanchinomaidragon.ptとelma_kobayashisanchinomaidragon.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。elma_kobayashisanchinomaidragon.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にelma_kobayashisanchinomaidragon.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elma_kobayashisanchinomaidragon.pt和elma_kobayashisanchinomaidragon.safetensors这两个文件，然后将elma_kobayashisanchinomaidragon.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用elma_kobayashisanchinomaidragon.safetensors作为LoRA。

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

触发词为 elma_kobayashisanchinomaidragon，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {elma_kobayashisanchinomaidragon:1.15}, black_hair, multicolored_hair, purple_hair, gradient_hair, short_hair, blue_eyes, blush, breasts, large_breasts。

此模型的训练方式

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

为何部分预览图看起来不像 Elma Kobayashisanchinomaidragon

所有预览图使用的提示文本（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。

实际上，根据我们的内部测试，大多数出现此类问题的模型在实际使用中表现优于预览图所示效果。您可能需要做的只是调整所使用的标签。

我觉得此模型可能过拟合或欠拟合，我该怎么办？

我们的模型已发布在 huggingface 仓库 - CyberHarem/elma_kobayashisanchinomaidragon_，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在 huggingface 数据集 - CyberHarem/elmakobayashisanchinomaidragon，这或许对您有帮助。

为何不直接使用筛选更好的图片？

我们模型的整个流程——从数据爬取、训练到生成预览图和发布——完全自动化，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，如有可能，我们非常欢迎您提供反馈或建议，这对我们的研究极具价值。

为何无法准确生成角色的指定服装？

我们当前的训练数据来源于多个图像网站，由于全流程自动化，要精确预测每个角色拥有哪些官方图像具有挑战性。因此，服装生成依赖于基于训练数据集标签的聚类，以尽可能还原最佳效果。我们将持续改进这一问题并尝试优化，但这仍是一个无法完全解决的挑战。服装还原的精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还原角色本身的固有特征，以及得益于更大数据集所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，当然还有生成角色的 NSFW 图像！😉

以下群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 无法容忍任何角色设计细节偏差的个人。
2. 对角色服装还原精度有高要求的应用场景使用者。
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像可能存在的随机性的个人。
4. 对使用 LoRA 自动训练角色模型的过程感到不适，或认为角色模型训练必须完全手动操作以避免“不敬”的个人。
5. 认为生成内容冒犯其价值观的个人。