ines/イネス/伊内丝 (Arknights)

• 由于 Civitai 的服务条款，部分图片无法上传。完整预览图片请见 HUGGINGFACE。
• 此模型包含两个文件。如果您使用的是 a1111 的 WebUI v1.6 或更低版本，您必须同时使用这两个文件！！！。如果您使用的是 WebUI v1.7+，只需像普通 LoRA 一样使用 safetensors 文件即可。
• 已精简的角色标签为：black_hair、long_hair、horns、yellow_eyes、breasts、bangs、large_breasts、very_long_hair。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。
• 图片是使用一些固定提示词和基于数据集聚类的提示词生成的，随机种子已启用，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。您可以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 373 张图像 训练而成。

如何使用此模型

此模型包含两个文件。如果您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，您必须同时使用这两个文件！！！ 在这种情况下，您需要下载 ines_arknights.pt 和 ines_arknights.safetensors 两个文件，然后将 ines_arknights.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时将 ines_arknights.safetensors 作为 LoRA 使用。如果您使用的是 WebUI v1.7+，只需像常规 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，更多详情请参见此处。

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、ines_arknights.pt と ines_arknights.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、ines_arknights.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に ines_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 ines_arknights.pt 和 ines_arknights.safetensors 两个文件， 然后将 ines_arknights.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 ines_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。

触发词为 ines_arknights，已精简标签为 black_hair, long_hair, horns, yellow_eyes, breasts, bangs, large_breasts, very_long_hair。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。

模型训练方式

• 此模型使用 HCP-Diffusion 进行训练。
• 自动训练框架 由 DeepGHS 团队 维护。
• 训练所用的基础模型为 deepghs/animefull-latest。
• 训练数据集为 CyberHarem/ines_arknights 中的 stage3-p480-800，共包含 373 张图像。
• 批量大小为 4，分辨率为 720x720，聚类为 5 个桶。
• 正则化数据集的批量大小为 9，分辨率为 720x720，聚类为 20 个桶。
• 训练步数为 3760 步，共保存并评估了 40 个检查点。

更多训练细节请参阅 huggingface 仓库 - CyberHarem/ines_arknights。

为何部分预览图与角色形象不符

预览图中使用的所有提示词（点击图片可查看）均通过聚类算法自动生成，基于从训练数据集中提取的特征信息。图像生成时使用的种子也是随机的，且图像未经任何筛选或修改。因此，出现上述情况是可能的。

实际上，根据我们的内部测试，多数遇到此类问题的模型在实际使用中表现优于预览图所示的效果。您可能唯一需要做的就是调整所使用的标签。

我觉得此模型过拟合或欠拟合，该怎么办？

此处显示的步数为自动选择结果。我们也为您推荐其他效果良好的步数，您可以尝试。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/ines_arknights，其中保存了所有步数的模型。同时，我们也将训练数据集发布于 huggingface 数据集 - CyberHarem/ines_arknights，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、生成预览图到发布，整个流程均为100% 自动化，无人工干预。这是我们团队进行的一项有趣实验，为此我们构建了完整的软件基础设施，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，这些对我们的工作极具价值。

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，对于全自动流水线而言，准确预测角色所拥有的官方服装图像颇具挑战。因此，服装生成依赖于对训练数据集中标签的聚类分析，以期实现最佳还原效果。我们将持续改进这一问题并尝试优化，但该挑战无法彻底解决。服装还原的准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精准还原角色本身的固有特征，以及因数据集规模较大而具备的较强泛化能力。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！😉

以下用户群体不建议使用本模型，我们深表歉意：

1. 无法容忍任何角色原设细节偏差的用户；
2. 对角色服装还原精度要求极高的应用场景用户；
3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像中潜在随机性的用户；
4. 不适应使用 LoRA 自动训练角色模型流程，或认为训练角色模型必须完全手工操作以示尊重的用户；
5. 认为生成图像内容违背自身价值观的用户。