NoobAI-XL (NAI-XL)

L_A_XL_A_X
16.1K
250.3K
애니메이션base 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

세부 정보

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모델 설명

모델 소개

이 이미지 생성 모델은 Laxhar/noobai-XL_v1.0을 기반으로 하며, Danbooru 및 e621 데이터셋의 네이티브 태그와 자연어 캡셔닝을 완전히 활용합니다.

v-예측 모델(eps-예측과 다름)로 구현되었으며, 특정 파라미터 구성이 필요합니다. 자세한 내용은 다음 섹션에서 확인하세요.

코딩 작업에 기여한 팀원 euge에게 특별히 감사드리며, 다양한 커뮤니티 회원들의 기술적 지원에 감사드립니다.

⚠️ 중요 공지 ⚠️

이 모델은 EPS 모델과 다르게 동작합니다!

가이드를 꼼꼼히 읽어주세요!

모델 세부 정보

모델 사용법

NoobAI XL 사용 가이드:

ENG:

https://civitai.com/articles/8962

CHS:

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

NoobAI XL 권장 LoRa 목록:

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

방법 I: reForge

  1. (reForge를 설치하지 않은 경우) 저장소의 지침에 따라 reForge를 설치하세요;

  2. WebUI를 실행하고 일반적으로 모델을 사용하세요!

방법 II: ComfyUI

NODE 예제:

comfy_ui_workflow_sample

방법 III: WebUI

dev 브랜치는 안정적이지 않으며 버그가 포함될 수 있습니다.

1. (WebUI를 설치하지 않은 경우) 저장소의 지침에 따라 WebUI를 설치하세요. 간단히:

  1. dev 브랜치로 전환:
git switch dev
  1. 최신 업데이트 적용:
git pull
  1. WebUI를 실행하고 일반적으로 모델을 사용하세요!

방법 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")

참고: Git이 설치되어 있고, 환경이 올바르게 구성되어 있는지 확인하세요.

권장 설정

파라미터

  • CFG: 4 ~ 5

  • 단계: 28 ~ 35

  • 샘플링 방법: Euler (⚠️ 다른 샘플러는 제대로 작동하지 않습니다)

  • 해상도: 총 화면 면적이 약 1024x1024. 다음 중 선택 추천: 768x1344, 832x1216, 896x1152, 1024x1024, 1152x896, 1216x832, 1344x768

프롬프트

  • 프롬프트 접두사:
masterpiece, best quality, newest, absurdres, highres, safe,
  • 부정적 프롬프트:
nsfw, worst quality, old, early, low quality, lowres, signature, username, logo, bad hands, mutated hands, mammal, anthro, furry, ambiguous form, feral, semi-anthro

사용 가이드라인

캡션

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

품질 태그

품질 태그는 다음 과정을 통해 이미지 인기도를 평가했습니다:

  • 다양한 소스 및 등급을 기반으로 데이터 정규화

  • 최근성에 따라 시간 기반 감쇠 계수 적용

  • 전체 데이터셋 내 이미지의 순위 매기기

최종 목표는 품질 태그가 최근 몇 년간 사용자 선호도를 효과적으로 반영하도록 하는 것입니다.

백분위 범위 품질 태그

95백분위: masterpiece
85백분위 ~ ≤ 95백분위: best quality
60백분위 ~ ≤ 85백분위: good quality
30백분위 ~ ≤ 60백분위: normal quality
≤ 30백분위: worst quality

미적 태그

태그 설명
very awa: waifu-scorer로 측정한 미적 점수 상위 5%
worst aesthetic: waifu-scorer 및 aesthetic-shadow-v2로 측정한 미적 점수 하위 5%

날짜 태그

날짜 태그는 두 가지 종류: 연도 태그 및 기간 태그. 연도 태그는 year xxxx 형식을 사용하세요. 예: year 2021. 기간 태그는 아래 표를 참조하세요:

연도 범위 기간 태그
2005-2010: old
2011-2014: early
2014-2017: mid
2018-2020: recent
2021-2024: newest

데이터셋

  • 학습 시점까지의 최신 Danbooru 이미지 (약 2024-10-23 이전)

  • Hugging Face의 E621 이미지 데이터셋: e621-2024-webp-4Mpixel

소통

v-prediction SDXL 모델에 LoRA 학습하는 방법

sd-scripts 기반의 LoRA 학습자를 위한 튜토리얼입니다.

기사 링크: https://civitai.com/articles/8723

유틸리티 도구

Laxhar Lab은 NoobXL 전용 ControlNet 모델을 학습 중이며, 모델을 점진적으로 공개하고 있습니다. 현재 일반, 깊이, 캔니 모델이 공개되었습니다.

모델 링크: /model/929685

모델 라이선스

이 모델의 라이선스는 https://huggingface.co/OnomaAIResearch/Illustrious-xl-early-release-v0의 fair-ai-public-license-1.0-sd를 계승하며, 아래 조건을 추가합니다. 이 모델과 그 변형의 모든 사용은 본 라이선스에 구속됩니다.

I. 사용 제한

  • 괴롭힘, 위협, 허위 정보 확산 등을 포함한 해로운, 악의적 또는 불법 활동에 사용 금지.

  • 윤리적이지 않거나 불쾌한 콘텐츠 생성 금지.

  • 사용자 관할 지역의 법률 및 규정 위반 금지.

II. 상업적 사용 금지

모델, 파생 모델, 모델 생성 제품의 수익화 또는 상업적 사용을 포함한 모든 형태의 상업화를 금지합니다.

III. 오픈소스 커뮤니티

활발한 오픈소스 커뮤니티를 조성하기 위해 사용자는 다음 조건을 반드시 준수해야 합니다:

  • 위 모델을 기반으로 한 파생 모델, 병합 모델, LoRA, 제품을 오픈소스로 공개.

  • 합성 공식, 프롬프트, 워크플로우 등 작업 세부 정보 공유.

  • fair-ai-public-license를 준수하여 파생작품이 오픈소스 상태를 유지.

IV. 면책 조항

생성된 모델은 예기치 못하거나 해로운 출력을 생성할 수 있습니다. 사용자는 모든 사용 위험 및 잠재적 결과를 책임져야 합니다.

참여자 및 기여자

참여자

기여자

이 모델로 만든 이미지

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