NoobAI-XL (NAI-XL)

16.1K

250.3K

V-Pred-1.0-Version V-Pred-0.9R-Version V-Pred-0.75S-Version V-Pred-0.65S-Version V-Pred-0.6-Version V-Pred-0.5-Version Epsilon-pred 1.1-Version Epsilon-pred 1.0-Version Epsilon-pred 0.75-Version Epsilon-pred 0.5-Version Early Access Version V-Pred-test Version

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このバージョンについて

NoobAI XL V-Pred 0.5

モデル紹介

この画像生成モデルは、Laxhar/noobai-XL_v1.0 を基盤とし、Danbooru および e621 の完全なデータセットをネイティブタグと自然言語キャプション付きで活用しています。

v-予測モデル（eps-予測とは異なる）として実装されており、特定のパラメータ設定が必要です。詳細は以下のセクションで説明します。

コーディング作業については、チームメイトの euge に感謝します。また、多くのコミュニティメンバーからの技術的支援にも心より感謝します。

⚠️ 重要なお知らせ ⚠️

このモデルは eps モデルとは動作が異なります！

ガイドをよくお読みください！

モデルの詳細

開発者: Laxhar Lab
モデルタイプ: ディフュージョンベースのテキストから画像を生成するモデル
微調整元: Laxhar/noobai-XL_v1.0
支援者: Lanyun Cloud

モデルの使用方法

方法 I: reForge

(reForge をインストールしていない場合) リポジトリの手順に従って reForge をインストールしてください。
dev_upstream ブランチに切り替えます：

git checkout dev_upstream

reForge を更新します：

git pull

WebUI を起動し、通常通りモデルを使用してください！

方法 II: ComfyUI

ノードを使用したサンプル

comfy_ui_workflow_sample

方法 III: WebUI

開発版は安定していないため、バグを含む可能性があります。

(WebUI をインストールしていない場合) リポジトリの手順に従って WebUI をインストールしてください。簡易化のため
dev ブランチに切り替えます：

git switch dev

最新の更新を取得します：

git pull

WebUI を起動し、通常通りモデルを使用してください！

方法 IV: Diffusers

import torch
from diffusers import StableDiffusionXLPipeline
from diffusers import EulerDiscreteScheduler

ckpt_path = "/path/to/model.safetensors"
pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_single_file(
    ckpt_path,
    use_safetensors=True,
    torch_dtype=torch.float16,
)
scheduler_args = {"prediction_type": "v_prediction", "rescale_betas_zero_snr": True}
pipe.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config, **scheduler_args)
pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = """masterpiece, best quality,artist:john_kafka,artist:nixeu,artist:quasarcake, chromatic aberration, film grain, horror \(theme\), limited palette, x-shaped pupils, high contrast, color contrast, cold colors, arlecchino \(genshin impact\), black theme,  gritty, graphite \(medium\)"""
negative_prompt = "nsfw, worst quality, old, early, low quality, lowres, signature, username, logo, bad hands, mutated hands, mammal, anthro, furry, ambiguous form, feral, semi-anthro"

image = pipe(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    width=832,
    height=1216,
    num_inference_steps=28,
    guidance_scale=5,
    generator=torch.Generator().manual_seed(42),
).images[0]

image.save("output.png")

注意: Git がインストールされており、お使いのマシンの環境が正しく設定されていることを確認してください。

推奨設定

パラメータ

CFG: 4 ~ 5
ステップ: 28 ~ 35
サンプリング方法: Euler (⚠️ 他のサンプラーは正しく動作しません)
解像度: 総面積が約 1024x1024 が適切です。以下から選択するのが最適です：768x1344, 832x1216, 896x1152, 1024x1024, 1152x896, 1216x832, 1344x768, 1024x1536, 1536x1024

プロンプト

プロンプトの接頭辞：

masterpiece, best quality, newest, absurdres, highres, safe,

ネガティブプロンプト：

nsfw, worst quality, old, early, low quality, lowres, signature, username, logo, bad hands, mutated hands, mammal, anthro, furry, ambiguous form, feral, semi-anthro

使用ガイドライン

キャプション

<1girl/1boy/1other/...>, <キャラクター>, <シリーズ>, <アーティスト>, <特殊タグ>, <一般タグ>, <その他のタグ>

品質タグ

品質タグについては、以下のプロセスで画像の人気度を評価しました：

多様なソースと評価に基づくデータの正規化
日付の新旧に応じた時間的減衰係数の適用
上記処理に基づく全データセット内の画像のランキング

最終的な目的は、品質タグが近年のユーザーの好みを適切に反映することです。

パーセンタイル範囲品質タグ> 95パーセンタイルmasterpiece> 85パーセンタイル、<= 95パーセンタイルbest quality> 60パーセンタイル、<= 85パーセンタイルgood quality> 30パーセンタイル、<= 60パーセンタイルnormal quality<= 30パーセンタイルworst quality

審美タグ

タグ説明

日付タグ

日付タグには2種類あります：年タグと期間タグ。年タグは year xxxx 形式を使用してください（例：year 2021）。期間タグについては以下の表を参照してください：

年範囲期間タグ2005-2010old2011-2014early2014-2017mid2018-2020recent2021-2024newest

v-pred SDXL モデル上で LoRA を学習する方法

このチュートリアルは sd-scripts を基にした LoRA 学習者を対象としています。

記事リンク：https://civitai.com/articles/8723

ユーティリティツール

Laxhar Lab は NoobXL 向けに専用の ControlNet モデルを学習中であり、モデルは段階的に公開されています。これまでに normal、depth、canny の3種類が公開されています。

モデルリンク：/model/929685

モデルのライセンス

このモデルのライセンスは、https://huggingface.co/OnomaAIResearch/Illustrious-xl-early-release-v0 の fair-ai-public-license-1.0-sd を継承し、以下の条項を追加しています。このモデルおよびそのバリエーションのいかなる使用も、このライセンスに準拠します。

I. 使用制限

ハラスメント、脅迫、誤情報の拡散などを含む、有害・悪意あるまたは違法な活動での使用を禁止します。
道徳的でないまたは攻撃的なコンテンツの生成を禁止します。
ユーザーの管轄区域の法律および規制に違反する行為を禁止します。

II. 商業利用禁止

モデル、派生モデル、またはモデル生成物の収益化や商業的利用を含む、あらゆる形態の商業化を禁止します。

III. オープンソースコミュニティ

活発なオープンソースコミュニティの促進のため、ユーザーは以下の要件を遵守しなければなりません：

上記モデルに基づく派生モデル、マージモデル、LoRA、および製品をオープンソースとして公開すること。
合成式、プロンプト、ワークフローなどの作業内容を共有すること。
fair-ai-public-license に従い、派生作品がオープンソースのまま保たれることを保証すること。

IV. 免責事項

生成されたモデルは予期せぬ、または有害な出力を生成する可能性があります。ユーザーは使用によるすべてのリスクと潜在的な結果を自己責任で負うものとします。

参加者および貢献者

参加者

L_A_X: Civitai | Liblib.art | Huggingface
li_li: Civitai | Huggingface
nebulae: Civitai | Huggingface
Chenkin: Civitai | Huggingface
Euge: Civitai | Huggingface | Github

貢献者

Narugo1992: narugo1992 および deepghs チームがさまざまなトレーニングセット、画像処理ツールおよびモデルをオープンソース化してくれたことに感謝します。
Mikubill: Mikubill が Naifu トレーナーを提供してくれたことに感謝します。
Onommai: OnommAI が強力なベースモデルをオープンソース化してくれたことに感謝します。
V-Prediction: 以下の個人が詳細な手順と実験を提供してくれたことに感謝します。
- adsfssdf
- bluvoll
- bvhari
- catboxanon
- parsee-mizuhashi
- very-aesthetic
- momoura
- madmanfourohfour
コミュニティ: aria1th261, neggles, sdtana, chewing, irldoggo, reoe, kblueleaf, Yidhar, ageless, 白玲可, Creeper, KaerMorh, 吟游诗人, SeASnAkE, zwh20081, Wenaka⁧~喵, 稀里哗啦, 幸運二副, 昨日の約, 445, EBIX, Sopp, Y_X, Minthybasis, Rakosz

モデル説明

モデル紹介

この画像生成モデルは、Laxhar/noobai-XL_v1.0 をベースにし、Danbooru および e621 の完全なデータセットとネイティブタグ、自然言語キャプションを活用しています。

v-予測モデル（eps-予測とは異なり）として実装されており、特定のパラメータ構成が必要です。詳細は以下のセクションで説明します。

コーディング作業について、チームメイトの euge に感謝します。また、多くの支援してくれるコミュニティメンバーの技術的支援にも感謝します。

⚠️ 重要なお知らせ ⚠️

このモデルは eps モデルとは動作が異なります！

ガイドをよくお読みください！

モデル詳細

開発者: Laxhar Lab
モデルタイプ: ディフュージョンベースのテキストから画像への生成モデル
微調整元: Laxhar/noobai-XL_v1.0
スポンサー:

Lanyun Cloud

Civitai & Seaart
共同テスト:

LiblibAI

Nieta

モデルの使い方

NoobAI XL 用ガイドブック：

ENG:

https://civitai.com/articles/8962

CHS:

https://fcnk27d6mpa5.feishu.cn/wiki/S8Z4wy7fSiePNRksiBXcyrUenOh

NoobAI XL 用推奨 LoRa リスト：

https://fcnk27d6mpa5.feishu.cn/wiki/IBVGwvVGViazLYkMgVEcvbklnge

方法 I: reForge

(reForge をインストールしていない場合) リポジトリの手順に従って reForge をインストールしてください；
WebUI を起動し、通常通りモデルを使用してください！

方法 II: ComfyUI

NODES を使用したサンプル

comfy_ui_workflow_sample

方法 III: WebUI

dev ブランチは安定しておらず、バグを含む可能性があります。

1. (WebUI をインストールしていない場合) リポジトリの手順に従って WebUI をインストールしてください。簡単にするために

dev ブランチに切り替え：

git switch dev

最新の更新を取得：

git pull

WebUI を起動し、通常通りモデルを使用してください！

方法 IV: Diffusers

import torch
from diffusers import StableDiffusionXLPipeline
from diffusers import EulerDiscreteScheduler

ckpt_path = "/path/to/model.safetensors"
pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_single_file(
    ckpt_path,
    use_safetensors=True,
    torch_dtype=torch.float16,
)
scheduler_args = {"prediction_type": "v_prediction", "rescale_betas_zero_snr": True}
pipe.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config, **scheduler_args)
pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = """masterpiece, best quality,artist:john_kafka,artist:nixeu,artist:quasarcake, chromatic aberration, film grain, horror \(theme\), limited palette, x-shaped pupils, high contrast, color contrast, cold colors, arlecchino \(genshin impact\), black theme,  gritty, graphite \(medium\)"""
negative_prompt = "nsfw, worst quality, old, early, low quality, lowres, signature, username, logo, bad hands, mutated hands, mammal, anthro, furry, ambiguous form, feral, semi-anthro"

image = pipe(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    width=832,
    height=1216,
    num_inference_steps=28,
    guidance_scale=5,
    generator=torch.Generator().manual_seed(42),
).images[0]

image.save("output.png")

注意: お使いのマシンに Git がインストールされており、環境が正しく設定されていることを確認してください。

推奨設定

パラメータ

CFG: 4 ~ 5
ステップ数: 28 ~ 35
サンプリング方法: Euler (⚠️ 他のサンプラーは正しく動作しません)
解像度: 総面積が約 1024x1024。以下から選択するのが最適です：768x1344、832x1216、896x1152、1024x1024、1152x896、1216x832、1344x768

プロンプト

プロンプト接頭辞：

masterpiece, best quality, newest, absurdres, highres, safe,

ネガティブプロンプト：

nsfw, worst quality, old, early, low quality, lowres, signature, username, logo, bad hands, mutated hands, mammal, anthro, furry, ambiguous form, feral, semi-anthro

使用ガイドライン

キャプション

<1girl/1boy/1other/...>, <character>, <series>, <artists>, <special tags>, <general tags>, <other tags>

品質タグ

品質タグに関しては、以下のプロセスで画像の人気度を評価しました：

さまざまなソースと評価に基づくデータの正規化
日付の新しさに応じた時間ベースの減衰係数の適用
この処理に基づいて、データセット全体内の画像をランキング

最終目標は、品質タグが近年のユーザーの嗜好を適切に反映することです。

パーセンタイル範囲品質タグ> 95番目masterpiece> 85番目、≦ 95番目best quality> 60番目、≦ 85番目good quality> 30番目、≦ 60番目normal quality≦ 30番目worst quality

美的タグ

タグ説明very awawaifu-scorer による美的スコア上位5％の画像worst aestheticwaifu-scorer および aesthetic-shadow-v2 による美的スコア下位5％の画像......

日付タグ

日付タグには2種類あります：年タグと期間タグ。年タグは year xxxx 形式（例：year 2021）を使用してください。期間タグについては以下の表を参照してください：

年範囲期間タグ2005-2010old2011-2014early2014-2017mid2018-2020recent2021-2024newest

データセット

学習日時点での最新の Danbooru 画像（約 2024-10-23 以前）
Hugging Face 上の E621 画像 e621-2024-webp-4Mpixel データセット

コミュニケーション

QQ グループ:
- 427280545
- 677964513
- 852429527
- 914818692
- 635772191
- 870086562
Discord: Laxhar Dream Lab SDXL NOOB

v-予測 SDXL モデル用 LoRA のトレーニング方法

sd-scripts を基にした LoRA トレーナー向けチュートリアルです。

記事リンク: https://civitai.com/articles/8723

ユーティリティツール

Laxhar Lab は NoobXL 専用の ControlNet モデルをトレーニング中であり、モデルは段階的にリリースされています。現在までに、normal、depth、canny がリリースされています。

モデルリンク: /model/929685

モデルのライセンス

このモデルのライセンスは、https://huggingface.co/OnomaAIResearch/Illustrious-xl-early-release-v0 の fair-ai-public-license-1.0-sd を継承し、以下の条項を追加しています。このモデルおよびその派生モデルの任意の使用は、このライセンスに拘束されます。

I. 使用制限

傷害、悪意、違法行為（ストーキング、脅迫、虚偽情報の拡散を含む）への使用を禁止します。
不倫理的または攻撃的なコンテンツの生成を禁止します。
ユーザーの管轄区域の法律および規制に違反することを禁止します。

II. 商業利用禁止

モデル、派生モデル、モデル生成製品の収益化または商業利用を含む、あらゆる形態の商業化を禁止します。

III. オープンソースコミュニティ

活発なオープンソースコミュニティを促進するため、ユーザーは以下の要件を必ず遵守してください：

上記モデルに基づく派生モデル、マージモデル、LoRA、製品をオープンソース化してください。
合成式、プロンプト、ワークフローなどの作業内容を共有してください。
fair-ai-public-license を遵守し、派生作品がオープンソースのままになるようにしてください。

IV. 免責事項

生成されるモデルは予期せず有害な出力を生成する可能性があります。利用者は、すべてのリスクおよび潜在的な結果を自己責任で負ってください。

参加者および貢献者

参加者

L_A_X: Civitai | Liblib.art | Huggingface
li_li: Civitai | Huggingface
nebulae: Civitai | Huggingface
Chenkin: Civitai | Huggingface
Euge: Civitai | Huggingface | Github

貢献者

Narugo1992: narugo1992 および deepghs チームが、さまざまなトレーニングセット、画像処理ツール、モデルをオープンソース化してくれたことに感謝します。
Mikubill: Mikubill が Naifu トレーナーを提供してくれたことに感謝します。
Onommai: OnommAI が強力なベースモデルをオープンソース化してくれたことに感謝します。
V-Prediction: 以下の個人が詳細な手順と実験を提供してくれたことに感謝します。
- adsfssdf
- bluvoll
- bvhari
- catboxanon
- parsee-mizuhashi
- very-aesthetic
- momoura
- madmanfourohfour
コミュニティ: aria1th261, neggles, sdtana, chewing, irldoggo, reoe, kblueleaf, Yidhar, ageless, 白玲可, Creeper, KaerMorh, 吟游诗人, SeASnAkE, zwh20081, Wenaka⁧~喵, 稀里哗啦, 幸运二副, 昨日の約, 445, EBIX, Sopp, Y_X, Minthybasis, Rakosz, 孤辰NULL, 汤人烂, 沅月弯刀, David, 年糕特工队,

このモデルで生成された画像

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モデルタイプ	チェックポイント
ベースモデル	NoobAI
公開日	11/10/2024