ling/リィン/令 (Arknights)

• 由于 Civitai 的使用条款，部分图片无法上传。完整预览图片请参见 HUGGINGFACE。
• 对于模型版本 v1.5.1 或 v2.0+，您可以像使用其他 LoRA 一样直接在 WebUI 中使用它们，它们是使用 kohya 脚本训练的。
• 对于模型版本 v1.5 或 v1.4-，您必须同时使用两个文件才能运行。详细说明请参见描述中的“如何使用 Pivotal Tuned 模型”。
• 裁剪掉的角色标签包括：蓝发、长发、角、龙角、尖耳、极长发、胸部、蓝眼、耳环、龙女、辫子、多色发、大胸、尾巴、龙尾。当角色的核心特征（如发色）不够稳定时，您可以在提示词中添加这些标签。
• pt 文件推荐权重为 0.7–1.1，LoRA 权重为 0.5–0.85。
• 图片使用一些固定提示词和基于数据集的聚类提示词生成，采样种子为随机，排除了人为挑选。您看到的就是您能得到的。
• 服装未进行专门训练。您可查看我们提供的预览图以获取对应服装的提示词。
• 本模型使用 1336 张图像训练而成。
• 训练配置文件见 这里。
• 我们自动选择的训练步数为 6612，以平衡模型的保真度与可控性。以下是所有步骤的概览，您可以在 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/ling_arknights 中尝试其他推荐步数。

如何使用此模型

本部分仅适用于模型版本 v1.5.1 或 v2.0+。

您可以像使用其他 LoRA 一样简单地使用它。我们使用 kohya 脚本训练了此模型。

他のLoRAと同様に簡単に使用できます。このモデルはkohyaスクリプトで訓練されました。

다른 LoRA처럼 간단히 사용할 수 있습니다. 우리는 이 모델을 kohya 스크립트로 훈련했습니다.

您可以像其他LoRAs一样简单地使用它。我们使用kohya脚本对该模型进行了训练。

(由 ChatGPT 翻译)

如果您正在寻找模型中的女仆角色，或对我们技术感兴趣，欢迎加入我们的 Discord 服务器。

模型训练方式

• 本模型使用 kohya-ss/sd-scripts 训练，图像生成采用 a1111 的 WebUI 和 API SDK。
• 自动训练框架 由 DeepGHS 团队 维护。
• 训练所用数据集为 CyberHarem/ling_arknights 中的 stage3-p480-1200，包含 1336 张图像。
• 我们自动选择的训练步数为 6612，以平衡模型的保真度与可控性。
• 训练配置文件见 这里。

更多训练细节及推荐步数，请参阅 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/ling_arknights。

如何使用 Pivotal Tuned 模型

本部分仅适用于模型版本 v1.5 或 v1.4-。

本模型包含两个文件。若您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，必须同时使用这两个文件！！！ 此时，您需要下载 ling_arknights.pt 和 ling_arknights.safetensors 两个文件，然后将 ling_arknights.pt 放入 embeddings 文件夹，同时将 ling_arknights.safetensors 作为 LoRA 加载使用。若您使用的是 WebUI v1.7+，则只需像普通 LoRA 一样使用 safetensors 文件即可。这是因为嵌入式 LoRA/Lycoris 模型现已获 a1111 WebUI 官方支持，详情请见 此处。

このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 以下のバージョンを使用している場合は、これらを一緒に使用する必要があります！！！ この場合、ling_arknights.pt と ling_arknights.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、ling_arknights.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に ling_arknights.safetensors をLoRAとして使用します。 webui v1.7+を使用している場合、一般的なLoRAsのようにsafetensorsファイルを使用してください。 これは、埋め込みバンドルされたLoRA/Lycorisモデルが現在、a1111のwebuiに公式にサポートされているためです。 詳細についてはこちらをご覧ください。

此模型包含两个文件。如果您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，您需要同时使用这两个文件！ 在这种情况下，您需要下载 ling_arknights.pt 和 ling_arknights.safetensors 两个文件， 然后将 ling_arknights.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 ling_arknights.safetensors 作为 LoRA。 如果您正在使用 webui v1.7 或更高版本，只需像常规 LoRAs 一样使用 safetensors 文件。 这是因为嵌入式 LoRA/Lycoris 模型现在已经得到 a1111's webui 的官方支持， 更多详情请参见这里。

(由 ChatGPT 翻译)

触发词为 ling_arknights，裁剪标签为 blue_hair, long_hair, horns, dragon_horns, pointy_ears, very_long_hair, breasts, blue_eyes, earrings, dragon_girl, braid, multicolored_hair, large_breasts, tail, dragon_tail。当某些特征（如发色）偶尔不稳定时，您可将这些标签添加到提示词中。

为何部分预览图看起来不像角色本人

所有预览图所使用的提示文本（点击图片可查看）均通过基于训练数据集特征提取的聚类算法自动生成。图像生成时的种子也随机选取，图片未经过任何人工筛选或修饰。因此，可能出现上述问题。

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中的表现往往优于预览图所展示的效果。您唯一可能需要调整的，是使用的标签。

我觉得该模型可能存在过拟合或欠拟合，我该怎么办？

此处显示的步数为自动选择。我们还为您推荐了其他优质步数供尝试。点击 此处 选择您偏好的步数。

我们的模型已发布于 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/ling_arknights，所有步数的模型均被保存。此外，我们也将训练数据集发布在 HuggingFace 数据集 - CyberHarem/ling_arknights，可能对您有帮助。

为何不直接使用筛选出的更好图片？

本模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，整个流程完全自动化，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，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，因为这对我们的改进至关重要。

为何无法准确生成期望的角色服装？

我们当前的训练数据来源于多个图像网站，由于是全自动流程，很难精准预测每个角色拥有哪些官方图像。因此，服装生成依赖于对训练数据集标签的聚类分析，以实现最佳还原效果。我们将持续改进并尝试优化，但此问题仍难以彻底解决，服装还原的准确度也难以与人工训练模型相媲美。

事实上，本模型最大的优势在于准确还原角色本身的固有特征，以及因数据量较大而具备较强的泛化能力。因此，本模型非常适合用于更换服装、调整角色姿势，当然还有生成角色的 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者。
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像所固有的随机性者。
4. 不适应使用 LoRA 自动训练角色模型者，或认为训练角色模型必须完全手动操作以示尊重者。
5. 认为生成内容冒犯其价值观者。