Unlimited Replicant

🚀 Unlimited Replicantモデルカード

Unlimited Replicantは、情報漏洩したNovel AI Diffusionの代わりとなる、AIアートに特化した画像生成AIです。このモデルを使えば、プロンプトに応じて適切な画像を生成できます。

タイトル: Replicant from unlimited sky.

英語版はこちらにあります。

🚀 クイックスタート

Unlimited Replicantは、AIアートに特化した画像生成AIです。情報漏洩したNovel AI Diffusionの代わりとして開発されました。

✨ 主な機能

• プロンプトに応じて適切な画像を生成することができます。
• Stable Diffusion v2と同じ使い方ができ、Web UIやDiffusersを利用して画像を生成できます。

📦 インストール

Web UIの場合

Stable Diffusion v2 と同様に、safetensor形式のモデルファイルをモデルフォルダに入れてください。詳しいインストール方法は、こちらの記事を参照してください。

⚠️ 重要提示

xformersをインストールし、--xformers --disable-nan-checkオプションをオンにすることをおすすめします。そうでない場合は--no-halfオプションをオンにしてください。

Diffusersの場合

まず、以下のコマンドを実行してライブラリをインストールしてください。

pip install --upgrade git+https://github.com/huggingface/diffusers.git transformers accelerate scipy

💻 使用例

基本的な使用法

以下のPythonコードを実行すると、画像を生成できます。

from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler
import torch

model_id = "alfredplpl/unlimited-replicant"

scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler")
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "masterpiece, anime, close up, white short hair, red eyes, 1girl, solo, red roses"
negative_prompt="lowres , kanji,  monochrome, ((bad anatomy)), ((bad hands)), text, missing finger, extra digits, fewer digits, blurry, ((mutated hands and fingers)), (poorly drawn face), ((mutation)), ((deformed face)), (ugly), ((bad proportions)), ((extra limbs)), extra face, (double head), (extra head), ((extra feet)), monster, logo, cropped, jpeg, humpbacked, long body, long neck, ((jpeg artifacts)), ((censored)), ((bad aesthetic))"
images = pipe(prompt,negative_prompt=negative_prompt, num_inference_steps=30, height=1024, width=768).images
images[0].save("girl.png")

⚠️ 重要提示

• xformers を使うと早くなります。
• GPUを使う際にGPUのメモリが少ない人は pipe.enable_attention_slicing() を使ってください。

📚 ドキュメント

モデル詳細

想定される用途

• 自己表現：このAIを使い、「あなた」らしさを発信すること。
• 画像生成AIに関する報道：公共放送だけでなく、営利企業でも可能。
• 研究開発：Discord上でのモデルの利用や、本モデルの性能を調べることなど。
• 教育：美大生や専門学校生の卒業制作、大学生の卒業論文や課題制作など。
• ブログ記事の挿絵やヘッダー：生成した画像が主目的でなければ、有償の記事でも可能。
• Hugging Face の Community にかいてある用途：日本語か英語で質問してください。

想定されない用途

• 物事を事実として表現するようなこと。
• 収益化されているYouTubeなどのコンテンツへの使用。
• 商用のサービスとして直接提供すること。
• 先生を困らせるようなこと。
• その他、創作業界に悪影響を及ぼすこと。

使用してはいけない用途や悪意のある用途

• デジタル贋作 (Digital Forgery) は公開しないでください（著作権法に違反するおそれ）。
• 他人の作品を無断でImage-to-Imageしないでください（著作権法に違反するおそれ）。
• わいせつ物を頒布しないでください (刑法175条に違反するおそれ）。
• 事実に基づかないことを事実のように語らないようにしてください（威力業務妨害罪が適用されるおそれ）。

モデルの限界やバイアス

• 拡散モデルや大規模言語モデルは、いまだに未知の部分が多く、その限界やバイアスは判明していない。

学習

• 学習データ：国内法に準拠したデータとモデル。
• 学習プロセス：ハードウェアはA6000x2。

評価結果

第三者による評価を求めています。

環境への影響

🔧 技術詳細

このモデルのアルゴリズムは Latent Diffusion Model と OpenCLIP-ViT/H です。

📄 ライセンス

ライセンスについては、もとのライセンス CreativeML Open RAIL++-M License に例外を除き商用利用禁止を追加し、AGPLのようなものを追加したデュアルライセンスです。

⚠️ 重要提示

例外を除き商用利用禁止を追加した理由は創作業界に悪影響を及ぼしかねないという懸念からです。営利企業にいる方は法務部にいる人と相談してください。趣味で利用する方はあまり気にしなくても一般常識を守り、お使いください。

なお、商用利用したい方は別途こちら (ozaki.yasunori@outlook.com) にご相談ください。

このモデルカードは Stable Diffusion v2 に基づいて書かれました。