<p><span style="color:rgb(193, 194, 197)">Support me on Ko-fi </span><a target="_blank" rel="ugc" href="https://ko-fi.com/hinablue">https://ko-fi.com/hinablue</a></p><hr /><h2 id="heading-267"><span style="color:rgb(253, 126, 20)">更多訊息請參考每個模型版本內的 About this Version.</span></h2><h3 id="heading-359"><span style="color:rgb(253, 126, 20)">For information about each version of the model, please refer to About this Version for each model version.</span></h3><h3 id="heading-360"><span style="color:rgb(253, 126, 20)">各モデルのバージョンについては、各モデルのバージョンについてを参照してください。</span></h3><h3 id="heading-361"><span style="color:rgb(253, 126, 20)">각 모델 버전에 대한 자세한 내용은 각 모델 버전에 대한 이 버전 정보를 참조하세요.</span></h3><hr /><h3 id="heading-71">Tips,</h3><p>模型的負面提示詞可能會造成模型產出強度過高，建議使用簡單的描述，甚至連 easyNegative 都可以不使用。</p><p>Negative cues for the model may cause the model to produce too much intensity, and it is recommended to use simple descriptions, even without easyNegative.</p><p>モデルに対する否定的な合図は、モデルが強すぎる強度を出す原因となる可能性があるため、easyNegativeがなくても、シンプルな記述を使用することを推奨する。</p><p>모델에 대한 부정적인 단서는 모델이 너무 많은 강도를 생성할 수 있으므로 easyNegative를 사용하지 않더라도 간단한 설명을 사용하는 것이 좋습니다.</p>

Detail Asian Realistic

<p>v4.0</p><p>基於 v3.0 重新使用 autoMBW 計算權重，融合了自行訓練模型與優化模型。並調整 Adjust Settings 進行增噪處理，對於 Lora 的使用會比較友善。</p><p>Based on v3.0, autoMBW is reused to calculate the weights, which combines the self-training model and the fine-tuning model. And adjust Adjust Settings for noise enhancement, which is more friendly to Lora.</p><p>v3.0に基づき、重みの計算にautoMBWを再利用し、自己学習モデルと最適化モデルを組み合わせた。また、ノイズ強調のためのAdjust Settingsを調整することで、よりLoraに優しくなっている。</p><p>v3.0에서는 자가 학습 모델과 최적화 모델을 결합한 가중치를 계산하는 데 autoMBW를 재사용합니다. 또한 노이즈 강화 설정을 조정하여 로라에게 더 친숙해졌습니다.</p><p>Tips,</p><p>模型的負面提示詞可能會造成模型產出強度過高，建議使用簡單的描述，甚至連 easyNegative 都可以不使用。</p><p>Negative cues for the model may cause the model to produce too much intensity, and it is recommended to use simple descriptions, even without easyNegative.</p><p>モデルに対する否定的な合図は、モデルが強すぎる強度を出す原因となる可能性があるため、easyNegativeがなくても、シンプルな記述を使用することを推奨する。</p><p>모델에 대한 부정적인 단서는 모델이 너무 많은 강도를 생성할 수 있으므로 easyNegative를 사용하지 않더라도 간단한 설명을 사용하는 것이 좋습니다.</p>

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