wakana_shiki/若菜四季/와카나시키 (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。完整的预览图像请参见HUGGINGFACE。
• 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；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；若发现污染迹象，建议降至0.5。
• 预览图像是使用若干固定测试提示及从聚类数据集特征衍生的提示生成的，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。您可查看我们提供的预览帖，获取对应服装的提示。

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wakana_shiki_lovelivesuperstar.pt和wakana_shiki_lovelivesuperstar.safetensors两个文件，然后将wakana_shiki_lovelivesuperstar.pt用作纹理反转嵌入，同时将wakana_shiki_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、wakana_shiki_lovelivesuperstar.ptとwakana_shiki_lovelivesuperstar.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。wakana_shiki_lovelivesuperstar.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にwakana_shiki_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wakana_shiki_lovelivesuperstar.pt和wakana_shiki_lovelivesuperstar.safetensors这两个文件，然后将wakana_shiki_lovelivesuperstar.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用wakana_shiki_lovelivesuperstar.safetensors作为LoRA。

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

触发词为wakana_shiki_lovelivesuperstar，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {wakana_shiki_lovelivesuperstar:1.15}, blue_hair, short_hair, bangs, hair_between_eyes, blush, jewelry, earrings, ribbon, red_ribbon, neck_ribbon, breasts。

模型训练方式

此模型使用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Wakana Shiki Lovelivesuperstar

所有用于预览图像的提示文本（点击图像可查看）均通过聚类算法自动生成，算法基于从训练数据集中提取的特征信息。图像生成过程中使用的种子也为随机生成，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，大多数出现此类问题的模型在真实应用场景中的表现优于预览图像所呈现的效果。您可能唯一需要做的就是调整所使用的标签。

我觉得这个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/wakana_shiki_lovelivesuperstar，其中保存了所有训练步骤的模型。同时，我们也在HuggingFace数据集 - CyberHarem/wakana_shiki_lovelivesuperstar发布了训练数据集，可能对您有帮助。

为何不直接使用筛选更好的图像？

我们的模型从数据爬取、训练、生成预览图到发布，全过程100%自动化，无任何人工干预。这是我们的团队进行的一项有趣实验，为此我们构建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，因为这些信息对我们极为宝贵。

为何无法精确生成目标角色的服装？

我们当前的训练数据来源于各类图片网站，对于全自动流程而言，难以准确预测某个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中标签的聚类分析，以尽可能还原最佳效果。我们将持续改进此问题并尝试优化，但该挑战目前尚无法完全解决。服装还原的精确度也难以达到人工训练模型的水平。

事实上，本模型的最大优势在于还原角色本身的固有特征，以及因数据集规模较大而具备的较强泛化能力。因此，本模型非常适合用于换装、角色摆姿，当然还包括生成角色的NSFW图像！😉

以下群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：

1. 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使用者；
3. 无法接受基于Stable Diffusion算法生成图像所可能带来的随机性的用户；
4. 对使用LoRA全自动训练角色模型感到不适，或认为必须纯手动操作才能避免对角色不敬的用户；
5. 觉得生成内容违背自身价值观的用户。