Colorfulxl Lightning

🚀 ColorfulXL-Lightning

ColorfulXLをベースに、雷の能力を持ったテキストから画像を生成するモデルです。高解像度の画像生成が可能で、多彩な色を再現します。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、以下のコード例を参考にしてください。

✨ 主な機能

• v1.6版で、ColorfulXLをベースに雷の能力を追加。
• 美学に関して微調整されています。
• Unetは512から1280まで64ステップで学習されています。
• プロンプトに忠実に反応し、学習されたテキストエンコーダを持ちます。
• カスタムVAEを使用しています。
• バイトダンス（supermario）の2,4,8ステップの雷のUnetとマージされています。
• ベースモデルと再度マージ（SGMUniform Eulerは機能しません）。
• ゼロまたは低いcfgで使用可能。
• 純白/黒を含む、鮮やかな色を再現する能力があります。
• 576 - 1280の高解像度をサポートしています。

576*832の例:

多彩な色の例:

手や顔には問題がありますが、アートと捉えることもできます。

バージョン1.0の詳細レビュー、Stevie2k8に感謝！

📦 インストール

このモデルを使用するには、diffusersライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install diffusers torch

💻 使用例

基本的な使用法

from diffusers import DiffusionPipeline
from diffusers import EulerDiscreteScheduler
import torch

pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("recoilme/ColorfulXL-Lightning", torch_dtype=torch.float16,variant="fp16", use_safetensors=True).to("cuda")
pipeline.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipeline.scheduler.config, timestep_spacing="trailing")

prompt = "girl sitting on a small hill looking at night sky, fflix_dmatter, back view, distant exploding moon, nights darkness, intricate circuits and sensors, photographic realism style, detailed textures, peacefulness, mysterious."
height = 1024
width = 1024
steps = 3
scale = 0
seed = 2139965163
generator = torch.Generator(device="cpu").manual_seed(seed)

image = pipeline(
            prompt = prompt,
            height=height,
            width=width,
            guidance_scale=scale,
            num_inference_steps=steps,
            generator=generator,
        ).images[0]
image.show()
image.save("girl.png")

📚 ドキュメント

モデルの詳細

用途

直接利用

研究: 可能な研究分野/タスクには以下が含まれます。

• アートワークの生成とデザインや他の芸術的プロセスでの使用。
• 教育または創造的なツールでの応用。
• 生成モデルに関する研究。
• 有害なコンテンツを生成する可能性のあるモデルの安全なデプロイ。
• 生成モデルの制限とバイアスの調査と理解。

以下に記載されている使用法は除外されます。

想定外の使用

このモデルは、人物やイベントの事実的または真実の表現を生成するように学習されていないため、そのようなコンテンツを生成するためにモデルを使用することは、このモデルの能力範囲外です。

制限とバイアス

制限

• 完全な写真的リアリズムを達成することはできません。
• 読み取り可能なテキストをレンダリングすることはできません。
• 「青い球の上に赤い立方体」のような構成性を含む難しいタスクに苦労します。
• 顔や人物全体が適切に生成されない場合があります。
• モデルの自動符号化部分は損失があります。

バイアス

画像生成モデルの能力は印象的ですが、社会的バイアスを強化または悪化させる可能性もあります。

ローカル推論

ローカルで推論を行うには、https://github.com/recoilme/100lineSDXLを参照してください。

スペース（GPUでのアップグレード）

GPUでのアップグレード版は、https://huggingface.co/spaces/recoilme/ColorfulXL-Lightningで利用できます。

連絡先

• モデルに関する質問やコメントは、https://aiartlab.org/に参加してください。
• AiArtLabのAIモデル、研究、イベントに関する将来の発表/情報については、Discordをフォローしてください。
• ビジネスやパートナーシップの問い合わせは、https://t.me/recoilmeにお問い合わせください。