mint/ミント/薄绿 (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。完整的预览图片请参见 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。详细操作请参见描述中的“如何使用 Pivotal Tuned 模型”。
- 已精简的字符标签包括：动物耳朵、猫耳朵、长发、丝带、灰发、发带、黑丝带、ahoge、蓝眼睛、猫娘、尾巴、猫尾。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。
- 图片是使用一些固定提示词和基于数据集的聚类提示词生成的，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。
- 服装没有进行专门训练。您可以查看我们提供的预览图，获取对应服装的提示词。
- 本模型使用 316 张图片 进行训练。
- 训练配置文件见 这里。
- 我们自动选择的步骤为 3348，以平衡模型的保真度与可控性。以下是所有步骤的概览，您可在 huggingface 仓库 - CyberHarem/mint_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。我们使用 kohya 脚本训练了该模型。
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。
模型训练方式
- 本模型使用 kohya-ss/sd-scripts 训练，图像由 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/mint_arknights 中的
stage3-p480-1200，包含 316 张图片。 - 我们自动选择的步骤为 3348，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/mint_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，必须同时使用这两个文件！！！ 此时，您需要下载 mint_arknights.pt 和 mint_arknights.safetensors 两个文件，然后将 mint_arknights.pt 放入 embeddings 文件夹，并同时将 mint_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 模型现已获得 a1111 WebUI 官方支持，更多详情请见 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、mint_arknights.pt と mint_arknights.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、mint_arknights.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に mint_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 mint_arknights.pt 和 mint_arknights.safetensors 两个文件， 然后将 mint_arknights.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 mint_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 mint_arknights，精简标签为 animal_ears, cat_ears, long_hair, ribbon, grey_hair, hair_ribbon, black_ribbon, ahoge, blue_eyes, cat_girl, tail, cat_tail。当某些特征（如发色）有时不够稳定时，您可以将这些标签添加到提示词中。
为何部分预览图与角色不符
所有用于预览图的提示词（可通过点击图片查看）均基于训练数据集中提取的特征信息，通过聚类算法自动生成。图像生成时使用的种子也随机产生，且未进行任何人工筛选或修改。因此，出现上述情况是可能的。
实际上，根据我们的内部测试，大多数遇到此类问题的模型在实际使用中的表现优于预览图所呈现的效果。您可能唯一需要做的，就是调整所使用的标签。
我觉得该模型可能过拟合或欠拟合，该怎么办？
您看到的步骤是自动选择的。我们还为您推荐了其他优质的步骤以供尝试。点击 此处 选择您喜欢的步骤。
我们的模型已发布于 huggingface 仓库 - CyberHarem/mint_arknights，其中保存了所有步骤的模型。此外，我们也将训练数据集发布于 huggingface 数据集 - CyberHarem/mint_arknights，可能对您有所帮助。
为何不直接使用筛选后的优质图片？
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，若您能提供反馈或建议，我们将非常感激，因为这对我们的改进至关重要。
为何无法准确生成角色所需服装？
当前训练数据来源于多个图片网站，对于全自动流程而言，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分析，以期达到最佳还原效果。我们会持续改进这一问题，但目前仍难以完全解决。服装还原的准确性也难以媲美人工训练模型的水平。
实际上，本模型最大的优势在于还原角色本身固有的特征，并因其较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、调整角色姿势，当然，也适合生成角色的 NSFW 图像！😉
对于以下人群，我们不建议使用本模型，并深表歉意：
- 对角色原设计有任何细微偏差均无法容忍者。
- 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。
- 不适应使用 LoRA 对角色模型进行全自动训练，或认为角色模型训练必须完全手动操作以避免“不敬”者。
- 认为生成的图像内容违背自身价值观者。