bagpipe/バグパイプ/风笛 (Arknights)
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关于此版本
模型描述
- 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。
- 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。详情请参见描述中的“如何使用 Pivotal Tuned 模型”。
- 经过剪枝的字符标签包括：橙色头发、角、长发、超长发、紫色眼睛、胸部、龙角、大胸部。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 文件的推荐权重为 0.7-1.1，LoRA 的权重为 0.5-0.85。
- 图片是使用一些固定提示词和基于数据集的聚类提示词生成的，采用了随机种子，排除了人为挑选。您看到的就是您能获得的效果。
- 服装没有进行专门训练。您可查阅我们提供的预览帖以获取对应服装的提示词。
- 本模型使用 1280 张图像 训练。
- 训练配置文件见 此处。
- 我们自动选择的训练步数为 1670，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/bagpipe_arknights 中尝试其他推荐步数。
如何使用本模型
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 一样直接使用它。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，或对我们的技术感兴趣，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，图像通过 a1111 的 WebUI 和 API SDK 生成。
- 自动训练框架 由 DeepGHS 团队 维护。
- 用于训练的数据集为 CyberHarem/bagpipe_arknights 中的
stage3-p480-1200，共包含 1280 张图片。 - 我们自动选择的训练步数为 1670，以平衡模型的保真度与可控性。
- 训练配置文件见 此处。
有关更多训练细节和推荐步数，请参阅 huggingface 仓库 - CyberHarem/bagpipe_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，请务必同时使用这两个文件！！！ 此时，您需要下载 bagpipe_arknights.pt 和 bagpipe_arknights.safetensors 两个文件，并将 bagpipe_arknights.pt 放入 embeddings 文件夹，同时将 bagpipe_arknights.safetensors 作为 LoRA 加载。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 模型现已获得 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、bagpipe_arknights.pt と bagpipe_arknights.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、bagpipe_arknights.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に bagpipe_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 bagpipe_arknights.pt 和 bagpipe_arknights.safetensors 两个文件， 然后将 bagpipe_arknights.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 bagpipe_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 bagpipe_arknights，剪枝标签为 orange_hair, horns, long_hair, very_long_hair, purple_eyes, breasts, dragon_horns, large_breasts。当某些特征（例如发色）在某些时候不够稳定时，您可以在提示词中添加这些标签。
为何部分预览图与角色形象不符
所有预览图所使用的提示词（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。图像生成时使用的种子也是随机的，且图像未经过任何人工挑选或修改。因此，出现上述问题的可能性是存在的。
在实际使用中，根据我们的内部测试，大多数出现此类问题的模型，其真实使用效果往往优于预览图所展示的效果。您唯一可能需要做的，就是调整所使用的标签。
我觉得这个模型可能过拟合或欠拟合，该怎么办？
此处显示的步数为自动选择的结果。我们还为您推荐了其他优秀步数供尝试。点击 此处 选择您偏好的步数。
我们的模型已发布在 huggingface 仓库 - CyberHarem/bagpipe_arknights，其中保存了所有步数的模型。此外，我们也在 huggingface 数据集 - CyberHarem/bagpipe_arknights 上发布了训练数据集，这可能对您有帮助。
为何不直接使用筛选后的优质图像？
本模型从数据采集、训练，到生成预览图和发布，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，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，因为这些对我们至关重要。
为何无法精准生成角色的期望服装？
当前训练数据来源于多个图片网站。在全自动流程中，准确预测某角色拥有哪些官方图像是非常困难的。因此，服装生成依赖于对训练数据集标签的聚类分析，以尽可能还原最佳效果。我们将持续改进这一问题，但仍难以彻底解决。服装还原的精确度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能够准确还原角色本身的固有特征，并因其更大的数据集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，当然也包括生成角色的 NSFW 图像！😉
对于以下群体，我们不建议使用本模型，并深表歉意：
- 无法容忍角色原设计中任何细微偏差的用户。
- 对角色服装还原精度要求极高的应用场景用户。
- 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像时可能存在的随机性用户。
- 不适应使用 LoRA 自动训练角色模型的流程，或认为训练角色模型必须完全依靠手动操作以示尊重的用户。
- 认为生成图像内容违背自身价值观的用户。