Proteus-RunDiffusion

Proteus-RunDiffusion のご紹介

Proteus-RunDiffusion の開発において、私たちのチームは、AIが芸術制作の能力をさらに進化させることを目的とした探求プロジェクトに着手しました。Pony Diffusion v6 XL CLIP などのモデルが達成した広範な成果にインスピレーションを受け、私たちは CLIP アーキテクチャを独自の方法で実験しました。試行錯誤と発見の偶然のプロセスを通じて、当初想定していなかった方法で CLIP を再学習する独自のアプローチを開発しました。このアプローチは、キャラクター認識、自然言語処理、そして最も注目すべきことに、芸術的表現の多様性における新たな可能性を無意識のうちに解き放ちました。

私たちが「スタイル解放」と呼ぶこの発見の核となる成果は、予期せずして生まれました。この画期的な進展により、それまでアニメなどの特定のジャンルやスタイルに限定されていたモデルが、高精細な写実主義を含むより広範な芸術的表現を生成できるようになりました。これは、再設計された CLIP モデルが、従来のスタイルやジャンルの枠を超えた方法でプロンプトを解釈・理解できる能力によるものです。

この再学習により、CFG スケーリングの処理にも顕著な改善が見られ、従来の制限や失敗なしに、3 から 50 までの広範な範囲で安定して動作することが可能になりました。この向上は、AI生成芸術における創造的表現と技術的信頼性の新たな可能性を開きます。

使用方法に関して、Proteus-RunDiffusion の芸術的出力の最適化には、CLIP 設定を -2 とし、軽度の否定的タグを戦略的に活用することをお勧めします。CFG 設定はプロジェクトによって異なり、標準的なリクエストには 8.5、より芸術的な探求には 3.5 が理想的です。このモデルはさまざまなタグの実験をサポート・奨励しており、ユーザーが創造的なビジョンを深く探求できる自由を提供します。

Proteus-RunDiffusion を使う：異なる体験を期待してください

Proteus-RunDiffusion の使用を始めると、これまで使用した他のAI芸術モデルとは異なる挙動に出会うでしょう。このモデルは独特な方法で設計されており、プロンプトやコマンドに対して独自のスタイルで応答します。この違いが、このモデルの特別さを生み出していますが、同時に学習曲線も存在します。その動作や可能性に慣れるために、少し時間を要するでしょう。そのため、開発初期の段階では、柔軟なマインドセットを持ち、自分自身のアプローチを調整する準備をしてください。

重要な点として、Proteus-RunDiffusion の開発は既存の作品からインスピレーションを得ていますが、Pony Diffusion の CLIP などのモデルの特定のコンポーネントを直接取り入れたり改変したりしたものではありません。私たちの進歩は、独自の研究開発によって得られた成果であり、異なるAI芸術生成プラットフォーム間の創造的可能性と互換性を高めることを目的としています。

Proteus-RunDiffusion の改良を進め、その能力をさらに深く探求する中で、私たちは人間の好ましさに関する研究を実施し、今後の研究論文でその発見と手法を詳細に公開する準備を進めています。このモデルは単なる技術的成果ではなく、インスピレーションと研究の予期せぬ展開を通じて、AIが創造的プロセスに持つより広範な可能性を理解するための一歩です。

https://rundiffusion.com/proteus-rundiffusion#view-generation-samples