DeathNoteオープンソース画像生成モデル - 無料でデプロイして『デスノート』の特定のキャラクターとアイテムの画像を生成

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Deathnote

Guizmusによって開発

アニメ『デスノート』の画像で微調整訓練されたStable Diffusionモデルで、特定のキャラクターやアイテムの画像を生成できます。

画像生成英語オープンソースライセンス:Openrail #アニメスタイル生成 #デスノートキャラクター #Stable Diffusion微調整

ダウンロード数 146

リリース時間 : 10/28/2022

モデル概要

これはStable Diffusionベースのテキストから画像を生成するモデルで、特に『デスノート』アニメのキャラクターやアイテムに特化して微調整されています。

モデル特徴

特定キャラクター生成

夜神月、リューク、Lなど『デスノート』の特定キャラクターを生成できます。

アイテム生成

デスノートのノートなど特定アイテムを正確に生成可能。

スタイル適応

生成画像は『デスノート』アニメのビジュアルスタイルを保持します。

モデル能力

テキストから画像生成

画像から画像生成

特定キャラクター生成

特定アイテム生成

使用事例

アニメアート創作

キャラクターコンセプトデザイン

『デスノート』関連創作のためのキャラクターコンセプトアート提供

原作スタイルに合致したキャラクター画像生成

同人創作

同人作品のための素材提供

原作スタイルのシーンやキャラクター生成

エンターテインメント応用

ファンコンテンツ創作

ファン創作のための画像素材提供

高品質なキャラクター画像生成

🚀 DeathNote Diffusion

このモデルは、アニメ「Death Note」の画像を使って微調整されたStable Diffusionモデルです。合計93枚の画像で構成されるデータセットを使い、naclbit/trinart_stable_diffusion_v2をベースに12500ステップの学習を行っています。

🚀 クイックスタート

このモデルは他のStable Diffusionモデルと同じように使用できます。詳細については、Stable Diffusionを参照してください。また、このモデルをONNX、MPS、および/またはFLAX/JAXにエクスポートすることもできます。

✨ 主な機能

以下のトークンを使用することで、それぞれの概念を画像に追加することができます。

DeathNote notebook : デスノートそのもの
Light Yagami man : 主人公の夜神月
Ryuk demon : 死神のリューク
LLawliet man : L（本名）
Misa Amane girl : 第二のキラ、弥海砂
Soichiro Yagami man : 夜神月の父、警視庁の夜神総一郎
Sayou Yagami girl : 夜神月の妹、夜神粧裕
Raye Penber man : FBI捜査官のレイ・ペンバー
Naomi Misora girl : レイの婚約者、南空直美
DNStyle style : アニメのスタイル（v1のみ、品質が低いため以降のバージョンでは使用されていません）

📦 インストール

現在のバージョン

current version, CKPT download link

旧バージョン

older version, CKPT download link

💻 使用例

基本的な使用法

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "Guizmus/DeathNote"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "Ryuk demon, intricate, headshot, highly detailed"
image = pipe(prompt).images[0]

image.save("./Ryuk_demon.png")

サンプリング設定

Sampling : k_Euler_aを使用して30ステップ
CFGS : 7から9
Denoising : 0.5

📄 ライセンス

このモデルは、CreativeML OpenRAIL - Mライセンスの下で、すべての人に公開されています。このライセンスでは以下のことが規定されています。

このモデルを使って、違法または有害な出力やコンテンツを意図的に生成または共有することはできません。
作者は、ユーザーが生成した出力に対して何らの権利も主張しません。ユーザーは、出力を自由に使用できますが、ライセンスの規定に違反しないように責任を持って使用する必要があります。
ユーザーは、モデルの重みを再配布し、商業的に使用することができます。ただし、ライセンスに記載されている同じ使用制限を含め、CreativeML OpenRAIL - Mライセンスのコピーをすべてのユーザーに共有する必要があります。ライセンス全文はこちら