Furception VAE v1.0, by Project RedRocket

Huggingfaceリポジトリ（クレジット、Diffusers重みなど含む）：https://huggingface.co/RedRocket/furception_vae

これは、stabilityai/sd-vae-ft-mseを再開し、e621からの画像を用いて微調整されたVAEデコーダです。シャープさと滑らかな出力のバランスを維持するために、MAEとMSE損失の混合を使用して学習されており、損失はOklab色空間で計算され、知覚的に重要な色チャネルに基づいて画像再構成を優先しています。

私たちのテストでは、このVAEは類似のデータで訓練されたモデルに使用した場合、不要な高周波ノイズを効果的に除去することが示されています。その効果は、フラットな色の画像で特に顕著ですが、現実的または画家的な画像においても明らかな性能低下は観察されていません。低解像度の生成画像で効果がより目立ちますが、すべての解像度で改善が見られます。データセットに含まれる多様なアートスタイルのため、このVAEはより広範なアートスタイルに一般化できる可能性があります。

ライセンス：

このVAEは、CC BY-NC-SA 4.0の条款に基づいて提供されています。このライセンスは、CivitAIに記載されている権限と矛盾する場合にも適用されます。これはモデルの使用、デプロイ、およびモデル重みの配布にのみ適用されます。このVAEによってデコードされた画像にはこのライセンスは適用されず、商業目的で作成していない限り、パブリックドメインを含む任意のライセンスでリリースできます。このVAEをモデルと併せて配布する際は、クレジットを明示し、VAEにこのライセンスを付与してください（モデルの残りの部分はこのライセンスを共有する必要はありませんが、その配布は非商業的でなければなりません）。また、将来的に更新版が必要かどうかを判断できるように、バージョン番号を含めていただけると幸いです。