极简线条简笔画/Stick figure/略画です
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模型描述
模型复制计划：本系列模型旨在复现其他平台上某些付费模型的效果。如果您需要使用某些付费模型，或模型体积过大，可直接联系我并提供网页链接。自动化炼金炉将粉碎一切！
效果相似的模型 ↓
https://www.liblib.art/modelinfo/619bf6feb95642668d9f7775e419843b
本模型通过训练方法实现近似效果，未使用原始模型的任何内容进行合并等操作。
用于训练的基础模型为 Kohaku-XL Epsilon - rev2，建议使用 KohakuXL 推荐的提示词格式。除基础效果外，合理使用还可生成其他风格及一系列附加效果，请自行尝试。[本模型所有参数均自动配置并上传]
本模型的训练方式
本模型使用 kohya-ss/sd-scripts 训练，图像生成使用 a1111 的 WebUI
自动训练框架 由 DeepGHS 团队 维护。
我们自动选择的训练步数为 18 个epoch，以平衡模型的保真度与可控性。
为何不直接使用精选图像
我们的模型从数据抓取、训练、生成预览图到发布，全程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，为此我们已开发出一套完整的软件基础设施，包括数据筛选、自动训练与自动化发布。因此，如有可能，我们非常期待您的反馈或建议，这对我们的工作极为宝贵。
为何无法精确生成期望的艺术风格
我们当前的训练数据来源于多个图像网站。在全自动流程中，精确预测官方图像中所含的具体艺术风格极具挑战性。因此，艺术风格的生成依赖于训练数据集标签的聚类分析，力求最佳还原效果。我们将持续努力解决此问题并寻求优化，但这仍是一项难以彻底解决的挑战，其还原准确度也难以媲美手工训练的模型。
以下群体不建议使用本模型，我们深表歉意：
无法容忍任何细微艺术风格偏差的个人。
所处应用场景对艺术风格还原精度要求极高的个人。
无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像中潜在随机性的个人。
不适应使用 LoRA 自动化训练艺术风格模型的过程，或认为艺术风格训练必须完全通过手动操作以维护原始艺术构想完整性的个人。
认为生成图像内容违背自身价值观的个人。