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@@ -123,10 +123,13 @@ Neta Lumina 是由捏Ta实验室（Neta.art）训练的高品质二次元风格
 - 特别鸣谢：感谢上海AI实验室 [Alpha-VLLM](https://github.com/Alpha-VLLM) 课题组开源了 Lumina-Image-2.0 。该模型的推出为社区提供了强大的视觉生成框架，我们基于此进行了二次元领域的定向训练。在此特别感谢 Lumina 项目的作者们为开源做出的贡献。
 - 模型开发团队：捏Ta 实验室 Neta.art Lab Civitai 主页
 - 合作伙伴
-  - nebulae: [Civitai](https://civitai.com/user/kitarz) | [Huggingface](https://huggingface.co/NebulaeWis)
+  - **nebulae**: [Civitai](https://civitai.com/user/kitarz) ・ [Hugging Face](https://huggingface.co/NebulaeWis)
+  - **生姜**: [Hugging Face](https://huggingface.co/ssj0021)
+  - **孙一**
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-- Narugo1992： 感谢 [narugo1992](https://github.com/narugo1992) 和 [deepghs](https://huggingface.co/deepghs) 团队开源了各种训练集、图像处理工具和模型。
-- Mikubill：感谢 [Mikubill](https://github.com/Mikubill) 的 [Naifu](https://github.com/Mikubill/naifu) 训练师。
+- **Narugo1992**： 感谢 [narugo1992](https://github.com/narugo1992) 和 [deepghs](https://huggingface.co/deepghs) 团队开源了各种训练集、图像处理工具和模型。
+- **Mikubill**：感谢 [Mikubill](https://github.com/Mikubill) 的 [Naifu](https://github.com/Mikubill/naifu) 训练师。
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@@ -142,9 +145,3 @@ Neta Lumina 是由捏Ta实验室（Neta.art）训练的高品质二次元风格
 - 进阶采样器和 TeaCache 使用方法（由spawner编写）：https://docs.qq.com/doc/DZEFKb1ZrZVZiUmxw?nlc=1
 - Neta Lumina ComfyUI 使用手册（内测版） ：https://docs.qq.com/doc/DZEVQZFdtaERPdXVh
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-license: other
-license_name: fair-ai-public-license-1.0-sd
-license_link: https://freedevproject.org/faipl-1.0-sd/
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