heanna_sumire/平安名すみれ/헤안나스미레 (Love Live! Superstar!!)

• 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。完整的预览图像请见 HUGGINGFACE。
• 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，可降至0.5。
• LoRA模型的推荐权重为0.85；若发现污染迹象，建议降至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 heanna_sumire_lovelivesuperstar.pt 和 heanna_sumire_lovelivesuperstar.safetensors 两个文件，然后将 heanna_sumire_lovelivesuperstar.pt 用作纹理反转嵌入，同时将 heanna_sumire_lovelivesuperstar.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、heanna_sumire_lovelivesuperstar.ptとheanna_sumire_lovelivesuperstar.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。heanna_sumire_lovelivesuperstar.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にheanna_sumire_lovelivesuperstar.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heanna_sumire_lovelivesuperstar.pt和heanna_sumire_lovelivesuperstar.safetensors这两个文件，然后将heanna_sumire_lovelivesuperstar.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用heanna_sumire_lovelivesuperstar.safetensors作为LoRA。

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

触发词为 heanna_sumire_lovelivesuperstar，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {heanna_sumire_lovelivesuperstar:1.15}, blonde_hair, bangs, green_eyes, long_hair, blunt_bangs, smile, hairband, blush, breasts, neck_ribbon。

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 Team 维护。

为何部分预览图像不像 Heanna Sumire Lovelivesuperstar

所有用于生成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特征的聚类算法自动生成。图像生成时所用的种子也是随机生成的，且图像未经过任何人工筛选或修改。因此，可能出现上述问题。

实际使用中，根据我们的内部测试，大多数遇到此类问题的模型在真实应用中的表现优于预览图像所呈现的效果。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/heanna_sumire_lovelivesuperstar，其中保存了所有训练步骤的模型。此外，我们也发布了训练数据集于 huggingface 数据集 - CyberHarem/heanna_sumire_lovelivesuperstar，可能对您有帮助。

为何不直接使用筛选更好的图像？

本模型从数据采集、训练、生成预览图像到发布，全程100%自动化，无人工干预。这是我们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，因为这对我们的工作极具价值。

为何无法准确生成期望角色的服装？

当前训练数据来源于多个图像网站，在全自动流程下，难以精准预测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分析，以尽可能还原角色服饰。我们将持续改进此问题并尝试优化，但这仍是一个难以彻底解决的挑战，其还原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精确还原角色本身的固有特征，以及因数据集规模较大而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，当然也包括生成角色的NSFW图像！😉

对于以下群体，不建议使用本模型，敬请谅解：

1. 无法容忍任何角色原设计细节偏差的用户；
2. 对角色服装还原准确度要求极高的应用场景使用者；
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像潜在随机性的用户；
4. 不习惯使用 LoRA 自动训练角色模型，或认为必须纯手动训练角色模型才能避免不敬的用户；
5. 觉得生成内容违背自身价值观的用户。