nightingale/ナイチンゲール/夜莺 (Arknights)

• 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，这些模型使用 kohya 脚本训练。
• 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”。
• 剪枝后的角色标签为：长发、角、金发、蓝眼、极长发、帽子、白色头饰、齐刘海。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 的推荐权重为 0.5–0.85。
• 图像使用一些固定提示词和基于数据集的聚类提示词生成。使用了随机种子，排除了人为挑选。您看到的就是您能得到的效果。
• 未对服装进行专门训练。您可查看我们提供的预览帖以获取对应服装的提示词。
• 本模型使用 765 张图片 训练。
• 训练配置文件见 此处。
• 我们自动选择的步骤为 1648，以平衡模型的保真度与可控性。 下方为所有步骤的概览。您可以在 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/nightingale_arknights 中尝试其他推荐步骤。

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。本模型使用 kohya 脚本训练。

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的老婆，或对我们的技术感兴趣，欢迎加入我们的 Discord 服务器。

本模型如何训练

• 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/nightingale_arknights 中的 stage3-p480-1200，共包含 765 张图片。
• 我们自动选择的步骤为 1648，以平衡模型的保真度与可控性。
• 训练配置文件见 此处。

更多训练细节与推荐步骤，请参阅 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/nightingale_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。如果您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，请务必同时使用这两个文件！！！ 在此情况下，您需要下载 nightingale_arknights.pt 和 nightingale_arknights.safetensors，然后将 nightingale_arknights.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 nightingale_arknights.safetensors 作为 LoRA 加载。如果您使用的是 WebUI v1.7+，只需像使用普通 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 的官方支持，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、nightingale_arknights.pt と nightingale_arknights.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、nightingale_arknights.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に nightingale_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 nightingale_arknights.pt 和 nightingale_arknights.safetensors 两个文件， 然后将 nightingale_arknights.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 nightingale_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 nightingale_arknights，剪枝标签为 long_hair, horns, blonde_hair, blue_eyes, very_long_hair, hat, white_headwear, blunt_bangs。当某些特征（如发色）有时不够稳定时，您可将这些标签添加至提示词中。

为何部分预览图与角色不符

所有预览图中使用的提示词（可通过点击图片查看）均通过基于训练数据集提取的特征信息，使用聚类算法自动生成。图像生成时的随机种子也为随机生成，且图像未经过任何筛选或修改。因此，上述情况可能偶尔发生。

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水平。您唯一可能需要做的，就是调整所使用的标签。

我觉得模型可能过拟合或欠拟合，该怎么办

您所看到的步骤为自动选择。我们还为您推荐了其他优秀的步骤供尝试。点击 此处 选择您喜欢的步骤。

我们的模型已发布在 HuggingFace 仓库 - CyberHarem/nightingale_arknights，其中保存了所有步骤的模型。此外，我们还发布了训练数据集至 HuggingFace 数据集 - CyberHarem/nightingale_arknights，可能对您有所帮助。

为何不直接使用筛选后的更好图片

本模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，全部过程完全自动化，无人工干预。这是我们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，若您能给予更多反馈或建议，我们将非常感激，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片网站。在全自动流程中，准确预测某个角色拥有哪些官方图像是极具挑战的。因此，服装生成依赖于对训练数据集中标签的聚类分析，以尽力实现最佳还原效果。我们会持续改进这一问题，但仍难以完全解决。服装还原的准确性也无法与人工训练模型相媲美。

事实上，本模型最大的优势在于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、调整角色姿态，当然也包括生成角色的 NSFW 图像！😉

以下人群不建议使用本模型，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 LoRA 自动训练角色模型的全流程，或认为必须纯手工训练才能表达对角色尊重者。
5. 觉得生成内容冒犯其价值观者。