這是使用自行產生的資料集所訓練的人物風格 LyCORIS/LoCon，對於整體風格、人物、背景、服飾等等都有一定程度的干擾。
權重推薦：
真實系列 0.3~0.7
動漫系列 0.2~0.9
超過 0.7 的權重會有非常強烈的風格，請自行斟酌使用。
This is a character style LyCORIS/LoCon trained using self-generated datasets, which interferes to a certain extent with the overall style, characters, backgrounds, costumes, and so on.
Weight recommended:
Realistic: 0.3~0.7
Anime: 0.2~0.9
Weights above 0.7 will have a very strong style, please use at your own discretion.
これは、自己生成データセットを使って訓練されたキャラクタースタイルのLyCORIS/LoConで、全体的なスタイル、キャラクター、背景、コスチュームなどにある程度干渉する。
推奨ウェイト
リアル系 0.3~0.7
アニメ 0.2~0.9
0.7以上のウェイトは非常に強いスタイルになりますので、ご自身の判断でご利用ください。
자체 생성된 데이터 세트를 사용하여 학습된 캐릭터 스타일 LyCORIS/LoCon 으로, 전체적인 스타일, 캐릭터, 배경, 의상 등에 어느 정도 간섭을 줍니다.
권장 무게:
사실적: 0.3~0.7
애니메이션: 0.2~0.9
0.7 이상의 웨이트는 스타일이 매우 강해지므로 재량에 따라 사용하시기 바랍니다.
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這是一個使用 CIVITAI 訓練工具所訓練出來的 SDXL Lora，所有的資料集皆由我自己透過自有模型產出，此模型所產出的所有資料在沒有告知的情況下嚴禁商業使用。
這個 Lora 會將資料集的特殊風格、強化細節、臉部細節、服裝細節等概念融合到動漫模型，每一種權重都會干涉原本既有的模型輸出，請自行嘗試各種權重，挑選你所喜歡的風格。
該模型使用了 Kohya-ss 工具進行壓縮尺寸，使用 Rank 256, sv_fro 0.95 的參數進行壓縮。
This is a SDXL Lora trained using the CIVITAI training tool, all datasets are produced by myself through my own models, all data produced by this model is strictly prohibited for commercial use without notice.
This Lora will integrate the special style of the dataset, enhancement details, face details, costume details and other concepts into the anime model, each weight will interfere with the original output of the existing model, please try the various weights and pick the style you like.
The model was dimensionally compressed using the Kohya-ss tool, using the parameters Rank 256, sv_fro 0.95 for compression.
これはCIVITAIトレーニングツールを使って学習させたSDXL Loraです。すべてのデータセットは私自身のモデルを通して私自身が作成したものです。このモデルによって作成されたすべてのデータは、予告なしに商用利用することを固く禁じます。
このLoraは、データセットの特殊なスタイル、強化の詳細、顔の詳細、衣装の詳細、その他の概念をアニメモデルに統合します。
このモデルは、Kohya-ssツールを用いて、Rank 256、sv_fro 0.95のパラメータで圧縮された。
이것은 CIVITAI 트레이닝 툴을 사용하여 트레이닝된 SDXL 로라이며, 모든 데이터 세트는 내 모델을 통해 직접 제작되었으며, 이 모델에서 생성된 모든 데이터는 사전 통보 없이 상업적 사용을 엄격히 금지합니다.
이 로라는 데이터 세트의 특별한 스타일, 강화 세부 사항, 얼굴 세부 사항, 의상 세부 사항 및 기타 개념을 애니메이션 모델에 통합 할 것이며, 각 가중치는 기존 모델의 원래 출력을 방해하므로 다양한 가중치를 시도하고 원하는 스타일을 선택하십시오.
이 모델은 압축을 위해 Rank 256, sv_fro 0.95 매개변수를 사용하여 Kohya-ss 도구를 사용하여 차원적으로 압축되었습니다.
