hazuki_ren/葉月恋 (Love Live! Superstar!!)

• 由于Civitai的服务条款，部分图片无法上传。完整的预览图片请见 HUGGINGFACE。
• 该模型包含两个文件，必须同时使用！！！
• 相关的触发词仅作参考，有时可能需要调整。
• 推荐pt文件权重为0.5-1.0，LoRA权重为0.5-0.85。
• 图片使用若干固定提示词和基于数据集聚类的提示词生成，采用随机种子，排除了人为挑选。你所看到的就是你能得到的。
• 服装方面未进行专门训练。你可以查看我们提供的预览图来获取对应服装的提示词。
• 该模型使用495张图片训练而成。

如何使用此模型

该模型包含两个文件，必须同时使用！！！。在此情况下，你需要下载hazuki_ren_lovelivesuperstar.pt和hazuki_ren_lovelivesuperstar.safetensors两个文件，然后将hazuki_ren_lovelivesuperstar.pt用作纹理反转嵌入，同时将hazuki_ren_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、hazuki_ren_lovelivesuperstar.ptとhazuki_ren_lovelivesuperstar.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。hazuki_ren_lovelivesuperstar.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にhazuki_ren_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hazuki_ren_lovelivesuperstar.pt和hazuki_ren_lovelivesuperstar.safetensors这两个文件，然后将hazuki_ren_lovelivesuperstar.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用hazuki_ren_lovelivesuperstar.safetensors作为LoRA。

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

触发词为hazuki_ren_lovelivesuperstar，推荐标签为：best quality, masterpiece, highres, solo, {hazuki_ren_lovelivesuperstar:1.15}, long_hair, bangs, yellow_eyes, black_hair, ponytail, high_ponytail, smile, blush, shiny_hair, birthday, ribbon, bow, breasts, hair_bow。

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。

为何部分预览图不像Hazuki Ren Lovelivesuperstar

所有预览图中使用的提示文本（可通过点击图片查看）均通过基于训练数据集提取特征信息的聚类算法自动生成。图像生成时使用的种子也是随机生成的，且图像未经过任何选择或修改。因此，可能会出现上述问题。

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的表现均优于预览图所示效果。你可能唯一需要做的就是调整所使用的标签。

我感觉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/hazuki_ren_lovelivesuperstar，其中保存了所有训练步骤的模型。此外，我们也在HuggingFace数据集 - CyberHarem/hazuki_ren_lovelivesuperstar上发布了训练数据集，这对你可能有所帮助。

为何不直接使用筛选更优的图片？

本模型从数据爬取、训练、生成预览图到发布，整个流程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，涵盖数据过滤、自动训练与自动化发布。因此，若有可能，我们非常希望获得您的反馈或建议，这对我们的工作极其宝贵。

为何无法准确生成角色的期望服装？

我们当前的训练数据来源于多个图片网站，而在全自动流水线中，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方法，以尽可能实现最佳还原。我们将持续改进并尝试优化这一问题，但它仍是一个难以完全解决的挑战。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还原角色本身的固有特征，以及由于使用了更大规模数据集而具备的较强泛化能力。因此，该模型非常适合用于更换服装、调整角色姿态，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. 对角色原始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者；
4. 不习惯使用LoRA全自动训练角色模型，或认为角色模型训练必须完全人工操作以示尊重者；
5. 觉得生成内容违背自身价值观者。