Sd Pokemon Diffusers

🚀 スタブルディフュージョン：ポケモン版

Lambda Labsによってポケモンに対してファインチューニングされたStable Diffusionです。テキストプロンプトを入力するだけで独自のポケモンキャラクターを生成でき、「プロンプトエンジニアリング」は不要です！

🚀 クイックスタート

このモデルを使用することで、テキストプロンプトから独自のポケモンキャラクターを生成できます。独自のStable Diffusionバリアントをトレーニングする方法を知りたい場合は、Lambda Labsのこの例を参照してください。

Girl with a pearl earring, Cute Obama creature, Donald Trump, Boris Johnson, Totoro, Hello Kitty

📦 インストール

必要なライブラリをインストールするには、以下のコマンドを実行します。

!pip install diffusers==0.3.0
!pip install transformers scipy ftfy

💻 使用例

基本的な使用法

import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline
from torch import autocast

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("lambdalabs/sd-pokemon-diffusers", torch_dtype=torch.float16)  
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "Yoda"
scale = 10
n_samples = 4

# Sometimes the nsfw checker is confused by the Pokémon images, you can disable
# it at your own risk here
disable_safety = False

if disable_safety:
  def null_safety(images, **kwargs):
      return images, False
  pipe.safety_checker = null_safety

with autocast("cuda"):
  images = pipe(n_samples*[prompt], guidance_scale=scale).images

for idx, im in enumerate(images):
  im.save(f"{idx:06}.png")

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、BLIPでキャプション付けされたポケモン画像を使用して、Lambda GPU Cloud上の2台のA6000 GPUで約15,000ステップ（約6時間、コスト約$10）トレーニングされました。

関連リンク

• Lambda Diffusers
• キャプション付きポケモンデータセット
• Diffusers形式のモデル重み
• 元のモデル重み
• トレーニングコード

トレーニングは、Lambda LabsのJustin Pinkney (@Buntworthy)によって行われました。