BRIA 2.3

🚀 BRIA 2.3: 商用向けテキストから画像生成モデル

BRIA AI 2.3は、法的データを用いて明示的に学習された画期的なテキストから画像生成モデルです。このモデルは、技術革新と倫理的責任、法的安全性を兼ね備え、AI産業における新たな基準を設定します。BRIA AIは、完全な法的責任を伴った基盤モデルをライセンス供与します。当社のデータセットには、架空のキャラクター、ロゴ、商標、著名人、有害な内容、プライバシー侵害内容などの著作権保護された素材は含まれていません。 法的責任を得るには、Bria Agentをインストールしてください。

🚀 クイックスタート

アクセス方法

Bria 2.3は、ソースコードと重み、ComfyUIノード、またはAPIエンドポイントとして、あらゆる場所で利用できます。

• APIエンドポイント: Bria.ai、fal.ai
• ComfyUI: ワークフローで使用する

商用利用について

• 購入: 商用ライセンスを取得するには、こちらをクリックしてください。

互換性のある補助モデル

• ControlNet BG Generation - 前景をハリュシネートすることなく背景をインペイントするのに優れています。
• ControlNet Gen Fill - 画像内の新しい領域を埋めるのに優れています。
• ControlNet Inpainting - 汎用的なインペイント用ControlNetです。
• ID Preservation Adapter - 顔のIDを保持するのに優れています。
• LoRA LCM - モデルの推論を高速化します。
• IP Adapter
• ControlNet Pose
• ControlNet Recoloring
• ControlNet CannyEdges
• ControlNet Depth
• ControlNet Pose

詳細情報については、当社ウェブサイトをご覧ください。 他のユーザーとの交流や、詳細情報、チュートリアル、ツールを得るには、Discordコミュニティに参加してください。

✨ 主な機能

• 法的に適合: 著作権とプライバシー侵害に対する完全な法的責任を提供します。主要なデータパートナーからの100%ライセンス付きデータを使用した学習により、コンテンツの倫理的な使用を保証します。
• 特許取得済みの帰属エンジン: 独自の特許取得済みアルゴリズムにより、データパートナーに報酬を支払うための帰属エンジンを備えています。
• 企業向け対応: ビジネスアプリケーションに特化して設計されており、様々な商用ニーズに対応した高品質で適合した画像を提供します。
• カスタマイズ可能な技術: ソースコードと重みにアクセスできるため、特定のビジネス要件に合わせて広範にカスタマイズできます。

モデルの説明

💻 使用例

基本的な使用法

pip install diffusers

from diffusers import DiffusionPipeline
import torch

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("briaai/BRIA-2.3", torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True)
pipe.force_zeros_for_empty_prompt = False
pipe.to("cuda")

prompt = "A portrait of a Beautiful and playful ethereal singer, golden designs, highly detailed, blurry background"
negative_prompt = "Logo,Watermark,Text,Ugly,Morbid,Extra fingers,Poorly drawn hands,Mutation,Blurry,Extra limbs,Gross proportions,Missing arms,Mutated hands,Long neck,Duplicate,Mutilated,Mutilated hands,Poorly drawn face,Deformed,Bad anatomy,Cloned face,Malformed limbs,Missing legs,Too many fingers"

images = pipe(prompt=prompt, negative_prompt=negative_prompt, height=1024, width=1024).images[0]

高度な使用法

以下は、このテキストから画像生成モデルを推論時に使用する際のいくつかのヒントです。

⚠️ 重要提示

1. pipe.force_zeros_for_empty_prompt = Falseを設定する必要があります。
2. ネガティブプロンプトの使用をおすすめします。
3. ファインチューニングには、ゼロではなくヌルテキスト埋め込みを使用してください（例としてSD 1.5のファインチューニングスクリプトを参照）。
4. 複数のアスペクト比をサポートしていますが、解像度は全体で約1024*1024=1Mピクセルにする必要があります。例：(1024,1024), (1280, 768), (1344, 768), (832, 1216), (1152, 832), (1216, 832), (960,1088)
5. 速度が必要な場合は、推論時間を75%削減して同等の品質を達成するBRIA 2.3 Fastを試してみてください。
6. 2.3（Fastではない）には30 - 50ステップを使用してください（数値が高いほど良い）。Fastモデルは8ステップで十分に機能します。
7. 2.3（Fastではない）にはguidance_scaleを5.0または7.5に設定し、Fastモデルには1.0を使用してください。

📄 ライセンス

Bria AIモデルの重みは、提供されているライセンスに基づき、非商用利用のみにオープンソースです。