negev/ネゲヴ/内格夫 (Girls' Frontline)

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角色negevred eyesbangsbreastslong hairpink hairhair ornamentribbonbowbraidhair ribbongirls' frontlinehair bowhair between eyeshairclipone_side_upred_bow内格夫ネゲヴ
v1.5

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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。
  • 此模型包含两个文件。如果你使用的是 a1111 的 WebUI v1.6 或更低版本，你必须同时使用这两个文件！！！。如果你使用的是 WebUI v1.7+，只需像普通 LoRA 一样使用 safetensors 文件即可。
  • 精简后的角色标签包括：long_hair、pink_hair、red_eyes、hair_ornament、braid、bow、bangs、hair_bow、hairclip、red_bow、ribbon、one_side_up、hair_between_eyes、hair_ribbon、breasts。当角色的核心特征（例如发色）不够稳定时，你可以将这些标签添加到提示词中。
  • 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，并采用了随机种子，排除了人为挑选。你看到的就是你能得到的。
  • 服装并未进行专门训练。你可以查看我们提供的预览帖子，获取对应服装的提示词。
  • 该模型使用 1012 张图片 进行训练。

如何使用此模型

此模型包含两个文件。如果你使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，你必须同时使用这两个文件！！！。在这种情况下，你需要下载 negev_girlsfrontline.pt 和 negev_girlsfrontline.safetensors，然后将 negev_girlsfrontline.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 negev_girlsfrontline.safetensors 作为 LoRA 使用。如果你使用的是 WebUI v1.7+，只需像普通 LoRA 一样使用 safetensors 文件即可。这是因为嵌入式 LoRA/Lycoris 模型现已得到 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、negev_girlsfrontline.pt と negev_girlsfrontline.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、negev_girlsfrontline.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に negev_girlsfrontline.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 negev_girlsfrontline.pt 和 negev_girlsfrontline.safetensors 两个文件， 然后将 negev_girlsfrontline.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 negev_girlsfrontline.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 negev_girlsfrontline，精简标签为 long_hair, pink_hair, red_eyes, hair_ornament, braid, bow, bangs, hair_bow, hairclip, red_bow, ribbon, one_side_up, hair_between_eyes, hair_ribbon, breasts。当某些特征（例如发色）有时不够稳定时，你可以将这些标签加入提示词中。

模型训练方式

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

为何部分预览图与角色形象不符

用于预览图的所有提示词（点击图片可查看）均是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的。图像生成时使用的种子也是随机生成的，且图像未经过任何筛选或修改。因此，出现上述情况是有可能的。

实际上，根据我们的内部测试，多数出现此类问题的模型在实际使用中的表现往往优于预览图所示效果。你唯一可能需要做的，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，我该怎么办？

此处显示的步数为自动选择结果。我们也为你推荐其他表现良好的步数供你尝试。点击此处选择你偏好的步数。

我们的模型已发布于 huggingface 仓库 - CyberHarem/negev_girlsfrontline，其中保存了所有步数的模型。此外，我们还发布了训练数据集于 huggingface 数据集 - CyberHarem/negev_girlsfrontline，可能对你有所帮助。

为何不直接使用更精选的图片？

本模型从数据采集、训练、生成预览图到发布，整个过程完全自动化，无人工干预。这是我们的团队进行的一项有趣实验，为此我们构建了一整套软件基础设施，包括数据筛选、自动训练和自动发布。因此，若有可能，我们非常欢迎您提供反馈或建议，这对我们的工作极具价值。

为何无法准确生成期望的角色服装？

目前我们的训练数据来源于多个图片网站，而为了实现全自动流程，很难精确预测某个角色拥有哪些官方图像。因此，服装生成依赖于基于训练数据集标签的聚类方法，以尽可能还原效果。我们将持续改进这一问题，但仍难以完全解决。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准确还原角色本身固有的特征，以及由于数据量更大而具备较强的泛化能力。因此，此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！😉

以下用户群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：

  1. 无法容忍角色设计有任何细微偏差的用户。
  2. 对角色服装还原精度有极高要求的用户。
  3. 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像所固有的随机性的用户。
  4. 不习惯使用 LoRA 自动训练角色模型，或认为训练角色模型必须完全手动操作以避免“不尊重角色”的用户。
  5. 认为生成图像内容违背自身价值观的用户。

此模型生成的图像

未找到图像。