Luna Diffusion

🚀 Luna Diffusion

Luna Diffusionは、SD 1.5をベースに微調整されたテキストから画像を生成するモデルです。エーテル的で絵画的な雰囲気の画像を生成することができます。

🚀 クイックスタート

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

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "proximasanfinetuning/luna-diffusion"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "painting of a beautiful woman with red hair, 8k, high quality"
image = pipe(prompt, height=768, width=768).images[0]

image.save("./result.jpg")

✨ 主な機能

• 絵画的な雰囲気：数百枚の高解像度画像を使用して微調整され、エーテル的で絵画的な雰囲気の画像を生成します。
• トリガーワード不要：トリガーワードやトークンは必要ありませんが、プロンプトに"painting"を追加すると、絵画的な効果が増します。
• ベクターアート風：プロンプトに"illustration"を使用すると、よりベクターアート風の画像を取得できます。
• 最適解像度：768x768 px、512x768 pxまたは768x512 pxで最適に動作します。512x512 pxでは画像が過度に焼き付けられたように見えることがあります。
• サンプリング方法：DPM++ 2Mは通常、鮮明できれいな画像を生成します。Euler_aを使用すると、より柔らかい雰囲気の画像が得られます。
• ネガティブプロンプト：露出した画像を避けたい場合は、ネガティブプロンプトに"nude, naked"を追加することをお勧めします。

📦 インストール

このモデルは、Diffusersライブラリを使用してインストールできます。詳細については、Stable Diffusion Pipelineを参照してください。

💻 使用例

基本的な使用法

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "proximasanfinetuning/luna-diffusion"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "painting of a beautiful woman with red hair, 8k, high quality"
image = pipe(prompt, height=768, width=768).images[0]

image.save("./result.jpg")

高度な使用法

# ネガティブプロンプトを使用して、露出した画像を避ける
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "proximasanfinetuning/luna-diffusion"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "painting of a beautiful woman with red hair, 8k, high quality"
negative_prompt = "nude, naked"
image = pipe(prompt, negative_prompt=negative_prompt, height=768, width=768).images[0]

image.save("./result.jpg")

📚 ドキュメント

• ブログ記事：より多くの例、比較、および設定に関するヒントを確認できます。
• Stable Diffusion Pipeline：このモデルを使用するための詳細なドキュメントが含まれています。

📄 ライセンス

このモデルは、修正されたCreativeML OpenRAIL-Mライセンスの下でライセンスされています。

• Luna Diffusionモデルとその派生モデルを収益を得る、収益を得る予定のある、または収益を得る予定のあるプラットフォームで利用またはホストするには、事前の承認が必要です。許可をリクエストするには、proximasan@protonmail.comにメールを送信してください。
• モデルカードとファイルを商用および非商用のウェブサイト、アプリなどにホストすることが許可されています。ただし、モデルの完全な名前を記載し、モデルカードへのリンク（https://huggingface.co/proximasanfinetuning/luna-diffusion）を提供し、実際の推論や微調整を行わないようにする必要があります。
• Luna Diffusionモデルとその派生モデルは、収益や寄付を受け取らない限り、非商用のウェブサイト、アプリなどにホストすることができます。モデルの完全な名前を記載し、モデルカードへのリンク（https://huggingface.co/proximasanfinetuning/luna-diffusion）を含める必要があります。
• モデルまたはその派生モデルの出力は、10人以下のチームに限定された商用目的で使用することができます。
• 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故意に生成または共有することはできません。
• 作者は、生成した出力に対して権利を主張しません。出力を自由に使用でき、使用についてはライセンスに定められた規定に違反しないように責任を負います。
• 重みを再配布することができます。再配布する場合は、ライセンスに記載されている同じ使用制限を含め、修正された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）。完全なライセンスについては、こちらを参照してください。