Sdart Something

🚀 PoW : Something

このモデルは、Stable DiffusionのDiscord上で開催された「Picture of the Week」コンテストに関連するものです。参加者が表現した「Something」という難しい感情や感覚を、作品を通じて自己表現と自己発見の旅へと導きます。

🚀 クイックスタート

このモデルは他のStable Diffusionモデルと同様に使用できます。詳細については、Stable Diffusionを参照してください。また、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。

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

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

prompt = "SDArt oxi"
image = pipe(prompt).images[0]

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

✨ 主な機能

• 「Something」という抽象的な感情や感覚を作品に表現することができます。
• 自己表現と自己発見の旅を通じて、自分自身のアイデンティティや内面を探索することができます。
• Stable Diffusion 1.5をベースにしたモデルで、多様な画像生成が可能です。

📦 インストール

このモデルはHugging Face上で公開されています。以下のリンクからダウンロードできます。

• SafeTensors
• CKPT
• Dataset
• Old version

💻 使用例

基本的な使用法

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

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

prompt = "SDArt oxi"
image = pipe(prompt).images[0]

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

📚 ドキュメント

テーマ

今日、それは迫り来ました。説明できないほどあなたの上に迫り来ました。どんなに自分自身を明確に表現しようとしても、正確に、そして…自分自身でいようとしても…何かがうまくいかなかったのです。あなたの心は突然の変化の重みでいっぱいに感じられました。白い部屋に座って、目の前には一枚の鏡だけがありました。

ただし…この反射はあなた自身のものではなかった…そうではないでしょうか？鏡のシンプルなデザインに刻まれたのは、「Something」という言葉でした。

あなたは外に出るための合図や手がかりを探し回りましたが、残っていたのは目の前のものだけでした。

最初の章では、自分自身から失われ、切り離された感覚に焦点を当てています。あなたは、自分の「Something」 - 説明が難しいがあなたを圧迫する感覚や感情 - を表現するアートワークを通じて、自分自身のアイデンティティと内面を探索することが奨励されています。自己表現と自己発見の旅 - 目標は、その感情の本質を捉え、あなた自身に固有の方法で表現することです。

自己表現と自己発見の旅の始まりを作りましょう。

• ”Something”は、あなた自身の解剖された、言葉にできない、または感情的に荷重された表現を表します。それはあなたの表面レベルでは簡単に表示されない部分ですが、少し…掘り下げることで見つけることができます。
• 自分自身ではないと感じるとき - 私たちは誰なのでしょう？重いものを背負ったり吸収したりできる「Something」は誰なのでしょう？「Something」の美しさは、私たちとは異なり、抽象化の背後に隠れることができるということです。それはフラクタル、色、伸びた形、強いまたは鈍い色合いの背後に隠れることができます -
• あなたの逆自画像を見せてください。
• Somethingは単なる何かです。Somethingは何でもあり得ます

あなたのSomethingを見つけてください。それを自分自身の中から引き出して、今週私たちと一緒にこの旅に出ましょう：

「Something, Somewhere, Someone.」

これは、私たちの「Something」に直面し克服することの難しさ - そして「すべて」を見つけること - を描いた3部構成の物語になります。

一緒に最初の一歩を踏み出しましょう。

モデルの説明

このモデルは、Stable DiffusionのDiscord上で開催された「Picture of the Week」コンテストに関連するものです。

私は、イベント後も人々がテーマを楽しめるように、すべての提出作品からモデルを作成しようとしました。そして、他の人の作品の中に自分たちのデザインの一部を見ることができるようにしました。トークンは「SDArt」のままで、学習を低めに調整して、単に作品を複製するのではなくなるようにしました。

合計データセットは50枚の画像で構成されています。Stable diffusion 1.5をベースにトレーニングされています。トレーニングにはEveryDreamを使用し、画像1枚あたり合計100回の繰り返しを行いました。画像は「SDArt」と任意に選んだトークンを使用してタグ付けされています。データセットと、ユーザー名とそれに対応するトークンのリストを以下に示します。

推奨されるサンプリング方法は、20ステップでk_Euler_aまたはDPM++ 2M Karras、CFGS 7.5です。

トレーニングされたトークン

• SDArt
• ohwx
• aten
• fcu
• cees
• chor
• cmdr
• mth
• nrf
• elio
• gani
• pfa
• kprc
• kuro
• ndi
• asot
• bsp
• psst
• sqm
• irgc
• guyz
• hela
• iru
• lexa
• dany
• lpg
• mede
• mib
• aroa
• avel
• vaw
• zaki
• nigh
• niu
• guin
• urd
• vini
• pz
• crit
• siam
• spon
• taku
• ufos
• phol
• uzzi
• vaca
• dds
• yel
• pte
• oxi
• yte

🔧 技術詳細

• モデルタイプ：Stable Diffusion関連モデル
• トレーニングデータ：50枚の画像
• トレーニングベースモデル：Stable diffusion 1.5
• トレーニングツール：EveryDream
• トータル繰り返し回数：画像1枚あたり100回
• 推奨サンプリング方法：k_Euler_aまたはDPM++ 2M Karras（20ステップ、CFGS 7.5）

📄 ライセンス

このモデルはcreativeml-openrail-mライセンスの下で提供されています。