CanvasXL

지속적인 업데이트

• (9/16): 지난 한 달 동안 저에게 중요한 삶의 사건들이 일어나 이 작업에서 주의를 빼앗겼습니다(행복한 일들입니다); 이 모델의 개발을 따라오신 분들께 사과드립니다. :) v3용으로 여러 후보를 준비했지만 테스트할 시간이 없었습니다. 지금은 그 시간을 확보하기 위해 열심히 노력 중입니다!

• (8/18): v1 모델의 실험적 fp16 버전을 업로드했습니다. 초기 테스트 결과에 따르면 성능이 적어도 비슷한 수준인 것으로 나타났습니다.

  • bfloat16 버전을 실행할 수 있다면, bfloat16 가 더 나은 성능을 보일 가능성이 높습니다.

• (8/14): v2 체크포인트를 업로드했습니다. 오른쪽 드롭다운 패널의 “이 버전에 대해” 설명을 반드시 읽어주세요.

CanvasXL: 창의력을 자유롭게 펼치세요

CanvasXL을 소개합니다. 이는 수천 장의 높은 미적 감각을 지닌 예술적인 AI 생성 이미지로 학습된 SDXL v1 Dreambooth 정제 프로젝트로, 오픈소스 이미지 생성 영역에서 이전에 없던 아름다움과 창의성으로 귀하의 비전을 실현하는 것을 목표로 합니다.

아래 텍스트에서는 이 모델, 제 의도 및 향후 계획을 최대한 요약했습니다. 제 노력을 즐기시고 아름다운 이미지를 만들어보세요! 이 작업을 좋아하시고 지원하고 싶으시다면, 커피 한 잔 사주세요.

기능, 사양 및 주의사항:

• 다양성: CanvasXL은 다양한 주제를 생성하며 여러 맥락에서 독특한 개념 조합을 인상적으로 표현합니다.

• 해상도: 44가지 서로 다른 해상도로 학습되었으며, 특히 1024x1024와 704x1216(모바일 세로 스타일)을 선호합니다. 현재 일부 주제는 특정 해상도에서 더 잘 재현됩니다.

• 모델 유형 (베이스 vs 리파이너): 현재는 SDXL v1 베이스 모델의 정제 버전을 제공합니다. 이 모델은 txt2img 및 img2img에 사용할 수 있지만, 시간이 나면 리파이너 모델도 정제할 계획입니다!

• 편리한 사용: 모델 설정을 쉽게 할 수 있도록 ComfyUI workflow.json을 제공합니다. 여기서 복사하세요.

• 형식: 현재 모델은 bfloat16 형식으로 제공됩니다. fp16 버전이 필요하신 분은 댓글을 남겨주시고, 시간이 나면 생성해드리겠습니다!

• 데모 이미지: 이미지 생성 파라미터는 사용 가능합니다. 프롬프트는 인기 있는 AI 이미지 생성 사이트에서 선정된 아름다운 이미지에서 직접 복사한 것입니다. 20개의 데모 이미지는 약 300개의 이미지 중에서 엄선되었으며, 전혀 편집되지 않았습니다.

• 향후 계획: 약 3만 장의 잘 태그된 고품질 이미지 데이터셋을 확보했습니다. 현재 품질을 높이기 위해 데이터셋을 정리 중이며, 전체 이미지의 약 60%를 제거할 계획입니다. 그러나 아직 전체 데이터셋의 절반만 처리했기 때문에, 시간이 나면 학습 세트가 확장되고 향상될 것입니다. 학습 세트에 중요한 추가 사항이 생기면, 제 로컬 머신에서 새로운 학습을 수행하고 업로드하겠습니다.

• 콘텐츠 주의사항: 학습 데이터셋은 NSFW, 노출, 폭력 또는 기타 잠재적으로 매우 불쾌한 이미지가 아예 포함되지 않습니다. 따라서 이 모델은 이러한 주제를 잘 또는 전혀 재현할 수 없도록 의도적으로 설계되었습니다.

• 사용 주의사항: 이 모델로 생성하는 모든 콘텐츠에 대한 책임은 귀하에게 있습니다. 또한, 이 모델을 사용함으로써 귀하는 괴롭힘, 해로움, 불법 또는 기타 심각한 불쾌한 이미지를 생성하는 데 사용하지 않기로 동의하는 것으로 간주됩니다.

해상도 버킷:

CanvasXL의 학습은 (512, 1664)에서 (1792, 512)까지 다양한 해상도 버킷을 포함합니다. 학습 실행 간 변동으로 인해 일반적인 분포는 다음과 같습니다:

• 버킷 0: 해상도 (512, 1664), 수량: 낮음

• 버킷 1: 해상도 (512, 1728), 수량: 낮음

• 버킷 2: 해상도 (512, 1792), 수량: 낮음

• 버킷 3: 해상도 (576, 1472), 수량: 낮음

• 버킷 4: 해상도 (576, 1536), 수량: 낮음

• 버킷 5: 해상도 (576, 1728), 수량: 낮음

• 버킷 6: 해상도 (640, 1344), 수량: 낮음

• 버킷 7: 해상도 (640, 1408), 수량: 낮음

• 버킷 8: 해상도 (640, 1472), 수량: 낮음

• 버킷 9: 해상도 (640, 1536), 수량: 낮음

• 버킷 10: 해상도 (640, 1600), 수량: 낮음

• 버킷 11: 해상도 (704, 1216), 수량: 높음

• 버킷 12: 해상도 (704, 1280), 수량: 낮음

• 버킷 13: 해상도 (704, 1344), 수량: 낮음

• 버킷 14: 해상도 (704, 1408), 수량: 중간

• 버킷 15: 해상도 (704, 1472), 수량: 낮음

• 버킷 16: 해상도 (768, 1152), 수량: 낮음

• 버킷 17: 해상도 (768, 1216), 수량: 낮음

• 버킷 18: 해상도 (768, 1280), 수량: 낮음

• 버킷 19: 해상도 (768, 1344), 수량: 낮음

• 버킷 20: 해상도 (832, 1088), 수량: 낮음

• 버킷 21: 해상도 (832, 1152), 수량: 낮음

• 버킷 22: 해상도 (832, 1216), 수량: 중간

• 버킷 23: 해상도 (896, 1024), 수량: 낮음

• 버킷 24: 해상도 (896, 1088), 수량: 낮음

• 버킷 25: 해상도 (896, 1152), 수량: 낮음

• 버킷 26: 해상도 (960, 896), 수량: 낮음

• 버킷 27: 해상도 (960, 1024), 수량: 낮음

• 버킷 28: 해상도 (1024, 896), 수량: 낮음

• 버킷 29: 해상도 (1024, 960), 수량: 낮음

• 버킷 30: 해상도 (1024, 1024), 수량: 높음

• 버킷 31: 해상도 (1088, 832), 수량: 낮음

• 버킷 32: 해상도 (1088, 896), 수량: 낮음

• 버킷 33: 해상도 (1152, 832), 수량: 낮음

• 버킷 34: 해상도 (1216, 704), 수량: 낮음

• 버킷 35: 해상도 (1216, 768), 수량: 낮음

• 버킷 36: 해상도 (1216, 832), 수량: 낮음

• 버킷 37: 해상도 (1280, 768), 수량: 낮음

• 버킷 38: 해상도 (1344, 704), 수량: 낮음

• 버킷 39: 해상도 (1344, 768), 수량: 낮음

• 버킷 40: 해상도 (1408, 704), 수량: 낮음

• 버킷 41: 해상도 (1600, 640), 수량: 낮음

• 버킷 42: 해상도 (1728, 576), 수량: 낮음

• 버킷 43: 해상도 (1792, 512), 수량: 낮음