glaucus/グラウコス/格劳克斯 (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。具体方法请参阅描述中的“如何使用 Pivotal Tuned 模型”。
- 经过精简的角色标签包括：多色头发、蓝色头发、条纹头发、蓝眼睛、双发髻、发髻、双马尾。当角色的核心特征（例如发色）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聚类的提示词生成，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。
- 服装方面未进行专门训练。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 242 张图像 进行训练。
- 训练配置文件见 这里。
- 我们自动选择的步骤为 3942，以平衡模型的保真度与可控性。所有步骤的概览如下。您可以在 huggingface 仓库 - CyberHarem/glaucus_arknights 中尝试其他推荐步骤。
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 进行训练，图像通过 a1111 的 WebUI 和 API SDK 生成。
- 自动训练框架 由 DeepGHS 团队 维护。
- 训练使用的数据集为 CyberHarem/glaucus_arknights 中的
stage3-p480-1200，包含 242 张图像。 - 我们自动选择的步骤为 3942，以平衡模型的保真度与可控性。
- 训练配置文件见 这里。
更多训练细节与推荐步骤，请参阅 huggingface 仓库 - CyberHarem/glaucus_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！！！ 在此情况下，您需要下载 glaucus_arknights.pt 和 glaucus_arknights.safetensors，然后将 glaucus_arknights.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 glaucus_arknights.safetensors 作为 LoRA 加载。若您使用的是 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，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、glaucus_arknights.pt と glaucus_arknights.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、glaucus_arknights.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に glaucus_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 glaucus_arknights.pt 和 glaucus_arknights.safetensors 两个文件， 然后将 glaucus_arknights.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 glaucus_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 glaucus_arknights，精简标签为 multicolored_hair, blue_hair, streaked_hair, blue_eyes, double_bun, hair_bun, twintails。当某些特征（例如发色）有时不够稳定时，您可在提示词中添加这些标签。
为何某些预览图看起来不像该角色
所有预览图使用的提示词（点击图片可查看）均通过聚类算法自动生成，算法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生成的，且未经过任何选择或修改。因此，出现上述问题的可能性是存在的。
在实际使用中，根据我们内部测试，多数出现此类问题的模型在真实应用中的表现通常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存在过拟合或欠拟合，我该怎么办？
您所看到的步骤是自动选择的。我们还为您推荐了其他优质步骤供尝试。请单击此处选择您喜欢的步骤。
我们的模型已发布在 huggingface 仓库 - CyberHarem/glaucus_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于 huggingface 数据集 - CyberHarem/glaucus_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 100% 自动化，无人工介入。这是我们团队进行的一项有趣实验，为此我们已开发出一套完整的软件基础设施，包括数据过滤、自动训练与自动化发布。因此，如有可能，我们非常期待您的反馈与建议，它们对我们极其宝贵。
为何无法准确生成角色期望的服装？
当前训练数据来自多个图像网站，由于整个流程完全自动化，很难精确预测某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中标签的聚类分析，以尽可能还原最佳效果。我们将持续优化该问题，但目前尚无法彻底解决。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，本模型的最大优势在于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，当然也包括生成角色的 NSFW 图像！😉
以下群体不建议使用本模型，我们深表遗憾：
- 对角色原设计有任何细微偏差都无法容忍者。
- 对角色服装还原准确性要求极高者。
- 无法接受基于 Stable Diffusion 算法生成图像时可能存在的随机性者。
- 对使用 LoRA 自动训练角色模型的过程感到不适，或认为必须通过纯人工操作训练模型以示尊重角色者。
- 觉得生成内容冒犯自身价值观者。