🚀 Anything V3 - Better VAE
Anything V3 - Better VAE は、高品質で詳細なアニメスタイルの画像を数少ないプロンプトで生成する潜在拡散モデルです。現在、diffusers、ckpt、safetensors の3つのモデル形式があり、灰色の画像が生成されることはありません。他のアニメスタイルの Stable Diffusion モデルと同様に、danbooru タグをサポートしています。
🚀 クイックスタート
Gradio
Anything V3 - Better VAE を実行するための Gradio Web UI をサポートしています。

🧨 Diffusers
このモデルは他の Stable Diffusion モデルと同じように使用できます。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。
パイプラインを実行するには、以下の依存関係をインストールする必要があります。
pip install diffusers transformers accelerate scipy safetensors
パイプラインを実行するコード例(スケジューラを交換しない場合、デフォルトの DDIM で実行されます。この例では DPMSolverMultistepScheduler に交換しています):
from diffusers import StableDiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler
model_id = "Linaqruf/anything-v3-0-better-vae"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe = pipe.to("cuda")
prompt = "masterpiece, best quality, illustration, beautiful detailed, finely detailed, dramatic light, intricate details, 1girl, brown hair, green eyes, colorful, autumn, cumulonimbus clouds, lighting, blue sky, falling leaves, garden"
negative_prompt = "lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, artist name"
with autocast("cuda"):
image = pipe(prompt,
negative_prompt=negative_prompt,
width=512,
height=640,
guidance_scale=12,
num_inference_steps=50).images[0]
image.save("anime_girl.png")
実行例
このモデルを使用して生成された画像の例を以下に示します。
アニメガール:

アニメボーイ:

風景:

📄 ライセンス
このモデルはオープンアクセスで、すべての人が利用できます。CreativeML OpenRAIL-M ライセンスにより、権利と使用方法がさらに詳細に規定されています。
CreativeML OpenRAIL ライセンスでは以下のことが規定されています。
- モデルを使用して、意図的に違法または有害な出力やコンテンツを生成したり共有したりすることはできません。
- 作者は、あなたが生成した出力に対して何らの権利も主張しません。あなたはそれらを自由に使用できますが、その使用はライセンスに定められた規定に違反してはなりません。
- 重みを再配布し、モデルを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。その場合、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)。
こちらで完全なライセンスを読むことができます
お知らせ
このモデルの(非公式の)続編については、andite/anything-v4.0 をご覧ください。私は、(誤って)微調整したモデル (andite/yohan-diffusion) をベースにして公開するアイデアを与え、多くの神秘的なモデルと統合して「Anything V4.0」と呼ぶことになったことを知っています。品質は Anything V3 に類似していますが、アップグレードされています。
また、「Anything V3」という名前の各リポジトリのうち1つを削除または非公開にする予定があります。
現在2つのバージョンがあり、この神秘的なナンセンスモデルが長い間 Huggingface のトレンドに汚染されていることに気づきが遅れました。新しいリポジトリが出てきても同じ状況です。このモデルがトレンドランキングに載るたびに罪悪感を感じています。
私はこのリポジトリを削除または非公開にし、Linaqruf/anything-v3-better-vae に移行することを希望しています。このリポジトリは管理が良好で、モデルにはより良い VAE が含まれています。
このリポジトリを削除するか、他のリポジトリを削除するか、または両方を削除するかについて、#133 のディスカッションであなたの意見を共有してください。
ありがとうございます。
Linaqruf.
Anything V3
Anything V3 は、アニメ好きのための潜在拡散モデルです。このモデルは、数少ないプロンプトで高品質で詳細なアニメスタイルの画像を生成することを目的としています。他のアニメスタイルの Stable Diffusion モデルと同様に、danbooru タグをサポートしています。
Gradio
Anything-V3.0 を実行するための Gradio Web UI をサポートしています。
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🧨 Diffusers
このモデルは他の Stable Diffusion モデルと同じように使用できます。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 = "Linaqruf/anything-v3.0"
branch_name= "diffusers"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, revision=branch_name, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")
prompt = "pikachu"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("./pikachu.png")
実行例
このモデルを使用して生成された画像の例を以下に示します。
アニメガール:

1girl, brown hair, green eyes, colorful, autumn, cumulonimbus clouds, lighting, blue sky, falling leaves, garden
Steps: 50, Sampler: DDIM, CFG scale: 12
アニメボーイ:

1boy, medium hair, blonde hair, blue eyes, bishounen, colorful, autumn, cumulonimbus clouds, lighting, blue sky, falling leaves, garden
Steps: 50, Sampler: DDIM, CFG scale: 12
風景:

scenery, shibuya tokyo, post-apocalypse, ruins, rust, sky, skyscraper, abandoned, blue sky, broken window, building, cloud, crane machine, outdoors, overgrown, pillar, sunset
Steps: 50, Sampler: DDIM, CFG scale: 12
📄 ライセンス
このモデルはオープンアクセスで、すべての人が利用できます。CreativeML OpenRAIL-M ライセンスにより、権利と使用方法がさらに詳細に規定されています。
CreativeML OpenRAIL ライセンスでは以下のことが規定されています。
- モデルを使用して、意図的に違法または有害な出力やコンテンツを生成したり共有したりすることはできません。
- 作者は、あなたが生成した出力に対して何らの権利も主張しません。あなたはそれらを自由に使用できますが、その使用はライセンスに定められた規定に違反してはなりません。
- 重みを再配布し、モデルを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。その場合、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)。
こちらで完全なライセンスを読むことができます