SD-Silicon (Redistribution)

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세부 정보

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모델 설명

이 모델은 제 것이 아닙니다. 이는 Xerxemi#6423 및 Xynon#7407이 CreativeML OpenRail-M 라이선스 아래 공개한 SD-Silicon 모델의 재배포입니다. 모든 공로는 그들에게 있습니다: 만약 그들이 Civitai에 가입하여 모델을 소개해 주신다면 매우 기쁘겠습니다.

제가 항상 느꼈던 점은, Silicon 모델들이 제때 제대로 평가받지 못한 것이 안타까웠다는 것입니다. 이들은 제가 본 것 중 가장 훌륭한 머지(modification) 모델들 중 하나이며, Civitai에서도 상당수의 머지 작업에 사용되었습니다. 제가 알기로는 이 모델들은 오랫동안 그늘속에 묻혀 있었던 것 같습니다. 저는 SD 서브레딧이나 Civitai 서버에서 이 모델에 대해 언급한 적을 본 적이 없습니다. 이 커뮤니티와 이 모델과 그 제작자들에게 더 많은 주목을 받게 하기 위해 이 모델을 공유하고자 했습니다.

샘플 이미지에 대한 참고사항: 허깅페이스 페이지에 표시된 이미지들은 복제 파라미터가 제공되지 않았기 때문에, 이 두 사람의 미디엄 기사에서 가져온 프롬프트(기본적인 품질 태그와 함께)를 사용했습니다. 제가 그들이 추천하는 파라미터가 최적인지 확신할 수는 없지만, 존중을 위해 이를 따랐습니다. 또한 샘플 이미지에서는 기본 모델의 가능성을 보여주기 위해 내장된 VAE를 사용했습니다.

허깅페이스 페이지 정보:

SD-Silicon:

실험적인 어تم버저(automerger), autoMBW를 기반으로 한 일반적 목적의 모델 시리즈입니다.

Xerxemi#6423 & Xynon#7407의 공동 창작물입니다.

모두 제시된 모델에는 내장된 WD1.3 VAE가 포함되어 있습니다. 그러나 본 모델 시리즈를 위한 목적상 외부 VAE 사용을 권장합니다.

라이선스

이 모델은 오픈 액세스이며, 누구나 사용 가능하나 CreativeML OpenRAIL-M 라이선스가 추가로 사용 권한과 권리에 대해 명시하고 있습니다. CreativeML OpenRAIL 라이선스는 다음과 같습니다:

  1. 모델을 의도적으로 불법적이거나 해로운 출력이나 콘텐츠를 생성하거나 공유하는 목적으로 사용할 수 없습니다.

  2. 제작자는 귀하가 생성한 출력물에 대해 어떠한 권리도 주장하지 않습니다. 귀하는 자유롭게 출력물을 사용할 수 있으며, 라이선스에서 명시된 조건을 어기지 않는 한 그 사용에 대해 책임을 져야 합니다.

  3. 모델의 가중치를 재배포하거나 상업적/서비스 목적에서 사용할 수 있습니다. 다만, 이 경우 라이선스에 명시된 사용 제한 조건을 동일하게 포함하고, 모든 사용자에게 CreativeML OpenRAIL-M 라이선스 사본을 공유해야 합니다 (라이선스 전문을 완전히 챙겨 읽어 주시기 바랍니다). 전체 라이선스는 여기서 확인할 수 있습니다: https://huggingface.co/spaces/CompVis/stable-diffusion-license

사용 조건

  • 수정이 이루어진 부분을 명확히 표시하세요.
    만약 머지에 사용했다면, 어떤 단계를 거쳤는지 밝혀 주세요.

--베이스 모델--

Silicon28: 별칭은 extestg4. autoMBW에서 처음으로 수동 머지 블록 가중치 머지의 품질에 상당하거나 승률하는 모델.

Silicon29: 별칭은 extesto4. Silicon28의 목록을 기반으로 만들어진 유사하지만 훨씬 더 큰 머지 리스트. 반정형적으로 안정화된 autoMBW 코드베이스 위에서 구축된 첫 번째 훌륭한 모델.

--전문 모델--

Silicon28-negzero: 별칭은 extestg4-negzero. 3990장의 이미지 데이터셋으로 10 에포크 동안 부정적으로 파인테이닝된 Silicon28 버전. 일부 경우에 더 우수한 결과를 내지만, 다른 경우에는 더 나쁩니다.

Silicon29-dark: 별칭은 extesto4-dark. Silicon29에 노이즈 오프셋을 머지한 버전. 기본 모델보다 어두운 출력을 제공합니다.

추천 설정

샘플러: DPM++ 2M

스텝: 42 + 42 | 더 낮아도 가능하지만, 저는 이 설정으로 동작합니다.

업스케일러: 잠재 공간 (bicubic antialiased)

노이즈 제거: ~0.5 ~ ~0.6

CFG: 13

더 많은 비교는 여기서 확인하세요: https://medium.com/@media_97267/the-automated-stable-diffusion-checkpoint-merger-autombw-44f8dfd38871

참고: 모든 비교 사진은 순수한 Silicon29와 잠재 공간 bicubic antialiased 업스케일러를 사용한 것입니다.

Q: 왜 'Silicon'이라고 이름 붙였나요?

A: 실리콘의 원자 번호는 14입니다. 이 모델 시리즈는 원래 Xynon/models에서의 14번째 실험 모델이었으며, 실험용 14a/b/c로 알려져 있었습니다.

Q: 이 모델을 만들기 위해 사용된 어템버저는 어디에서 찾을 수 있나요?

A: https://github.com/Xerxemi/sdweb-auto-MBW | 사전 기사: https://medium.com/@media_97267/the-automated-stable-diffusion-checkpoint-merger-autombw-44f8dfd38871

이 모델로 만든 이미지

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