NoobAI-XL (NAI-XL)

L_A_XL_A_X
16.1K
250.3K
アニメbase modelbasedstyles
V-Pred-1.0-VersionV-Pred-0.9R-VersionV-Pred-0.75S-VersionV-Pred-0.65S-VersionV-Pred-0.6-VersionV-Pred-0.5-VersionEpsilon-pred 1.1-VersionEpsilon-pred 1.0-VersionEpsilon-pred 0.75-VersionEpsilon-pred 0.5-VersionEarly Access VersionV-Pred-test Version

詳細

ファイルをダウンロード

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

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

  1. (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；

  2. 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

  1. dev ブランチに切り替え：
git switch dev
  1. 最新の更新を取得：
git pull
  1. 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

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

貢献者

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。