Everything V1

🚀 Everything V1

Everything V1は、Anything V3をベースに微調整されたモデルです。Dreamboothを使用して学習され、Merge Block Weightedを使用してマージされています。他のアニメスタイルのStable Diffusionモデルと同様に、danbooruタグを使用して画像を生成することもサポートしています。

🚀 クイックスタート

Everything V1は、他のStable Diffusionモデルと同じように使用できます。また、このモデルをONNXまたはMPSにエクスポートすることもできます。

✨ 主な機能

• Anything V3をベースに微調整されたモデルです。
• Dreamboothを使用して学習され、Merge Block Weightedを使用してマージされています。
• 他のアニメスタイルのStable Diffusionモデルと同様に、danbooruタグを使用して画像を生成することができます。

📦 インストール

一括ダウンロード

1. Gitをインストールします。
2. 任意のフォルダを作成し、右クリックして「Git bash here」を選択し、フォルダのディレクトリでgitbashを開きます。
3. 以下のコマンドを順番に実行します。

git lfs install
git clone https://huggingface.co/TheRafal/everything-v1

4. 完了です。

選択してダウンロード

1. Files and versionsタブに移動します。
2. ダウンロードしたいモデルを選択します。
3. ダウンロードします。
4. 完了です。

💻 使用例

基本的な使用法

import torch
from torch import autocast
from diffusers import StableDiffusionPipeline

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained('TheRafal/everything-v1', torch_dtype=torch.float32).to('cuda')

prompt = "masterpiece, 1girl, blonde hair, blue eyes, colorful, cumulonimbus clouds, lighting, short hair, city, hoodie, night"
with autocast("cuda"):
    image = pipe(prompt, num_inference_steps=50, guidance_scale=7.5)["images"][0]  
    
image.save(prompt.replace(" ", "_") + ".png")

生成例

1girl, red hair, blue eyes, short hair, jacket, winter clothes, scarf, outdoors, tokyo \(city\), snow, snowing, gloves, pants, looking at viewer, cowboy shot
Steps: 50, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7, Seed: 2436148258, Size: 768x768

1boy, black hair, green eyes, bishounen, casual, indoors, sitting, coffee shop, sitting, bokeh
Steps: 50, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7, Seed: 4225599226, Size: 768x768

📄 ライセンス

このモデルはオープンアクセスで、誰でも利用できます。CreativeML OpenRAIL - Mライセンスによって、権利と使用方法がさらに明確に規定されています。

CreativeML OpenRAILライセンスには以下のような規定があります。

1. モデルを使用して、違法または有害な出力やコンテンツを意図的に生成したり共有したりすることはできません。
2. 作者は、ユーザーが生成した出力に対して一切の権利を主張しません。ユーザーは自由にそれらを使用できますが、ライセンスに定められた規定に違反しないように使用する責任があります。
3. ユーザーは、このモデルの重みを再配布し、商業的に使用したり、サービスとして提供したりすることができます。その際、ライセンスに記載されている同じ使用制限を含め、CreativeML OpenRAIL - Mのコピーをすべてのユーザーに共有する必要があります（ライセンス全体を注意深く読んでください）。 ライセンス全文はこちらをご覧ください