meteor/メテオ/流星 (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。完整预览图片请参见 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”。
- 已精简的角色标签包括：长发、动物耳朵、马耳、棕发、发丝遮眼、绿眼、乳房、马娘、马尾、尾巴、马尾、大乳房。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。
- 图片使用一些固定提示词和基于数据集的聚类提示词生成，采用随机种子，排除了挑选行为。您看到的就是您能得到的。
- 服装未进行专门训练。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 507 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 4290，以平衡模型的保真度与可控性。所有步骤概览如下。您可在 huggingface 仓库 - CyberHarem/meteor_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。
本模型如何训练
- 本模型使用 kohya-ss/sd-scripts 训练，图片通过 a1111 的 WebUI 和 API SDK 生成。
- 自动训练框架 由 DeepGHS 团队 维护。
- 训练数据集为 CyberHarem/meteor_arknights 中的
stage3-p480-1200，共包含 507 张图像。 - 我们自动选择的训练步数为 4290，以平衡模型的保真度与可控性。
- 训练配置文件见 此处。
如需更多训练细节和推荐步数，请参阅 huggingface 仓库 - CyberHarem/meteor_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，必须同时使用这两个文件！ 此时，您需下载 meteor_arknights.pt 和 meteor_arknights.safetensors，然后将 meteor_arknights.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 meteor_arknights.safetensors 作为 LoRA 加载。如果您使用的是 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 模型现已得到 a1111 WebUI 的官方支持，详见 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、meteor_arknights.pt と meteor_arknights.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、meteor_arknights.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に meteor_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 meteor_arknights.pt 和 meteor_arknights.safetensors 两个文件， 然后将 meteor_arknights.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 meteor_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 meteor_arknights，精简标签为 long_hair, animal_ears, horse_ears, brown_hair, hair_between_eyes, green_eyes, breasts, horse_girl, ponytail, tail, horse_tail, large_breasts。当某些特征（如发色）在某些情况下不够稳定时，您可将这些标签添加到提示词中。
为何部分预览图与角色形象不符
所有预览图使用的提示词（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。图像生成时的种子也是随机选取的，且未经过任何筛选或修改。因此，可能出现上述问题。
在实际使用中，根据我们的内部测试，大多数遇到此类问题的模型在真实使用中表现优于预览图所展示的效果。您可能只需调整所使用的标签即可改善结果。
我觉得这个模型可能过拟合或欠拟合，该怎么办？
您在此处看到的步数为自动选择。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。
我们的模型已发布于 huggingface 仓库 - CyberHarem/meteor_arknights，其中保存了所有步数的模型。此外，我们还将训练数据集发布于 huggingface 数据集 - CyberHarem/meteor_arknights，这可能对您有帮助。
为何不直接使用筛选后的优质图像？
本模型的整个流程——从数据采集、训练，到生成预览图和发布——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，若您能提供任何反馈或建议，我们将非常感激，因为它们对我们极为宝贵。
为何无法准确生成角色的期望服装？
我们当前的训练数据来源于多个图像网站。在全自动流程中，要准确预测某角色拥有哪些官方图像颇具挑战。因此，服装生成依赖于基于训练数据集标签的聚类，以期获得最佳还原效果。我们将持续改进此问题，但仍难以彻底解决。服装还原的精度也难以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固有特征的能力，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，也适用于生成角色的 NSFW 图像！😉
对于以下群体，我们不建议使用本模型，并深表遗憾：
- 无法容忍任何角色原设计微小偏差的用户。
- 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 算法生成图像固有随机性的用户。
- 对使用 LoRA 自动训练角色模型的全流程感到不适，或认为必须纯手动操作以示尊重角色的用户。
- 认为生成图像内容违反其价值观的用户。