Artificialjourney V1.0 768

🚀 ARTificialJourney-1.0 768X768

このAIモデルは、約100枚の厳選された768X768画像を使用して学習されており、最高のクローズアップポートレート画像や見事な風景画像を生成することを目的としています。このモデルは、クローズアップ画像を多く使用して学習されているため、全身のポートレートはうまく扱えませんが、次のアップデートで改善される予定です。プロンプトの前または後にキーワード「artificial-journey style」を使用してください。また、最良の結果を得るためには、プロンプトにより詳細なテキストを追加することをおすすめします。解像度1024x768px、768x1024px、768x768がこのモデルに最適です。

*.safetensorsファイルは、新しいsd-webui-model-converterを使用して生成されました。

🚀 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。

✨ 主な機能

• 厳選された768X768画像を使用して学習されたAIモデル
• 最高のクローズアップポートレート画像や見事な風景画像を生成
• 特定のキーワードと詳細なプロンプトを使用することで、良質の画像を得ることができる

📦 インストール

このモデルはダウンロードして使用することができます。以下のリンクからダウンロードしてください。

• Download ARTificialJourneyV1-768px.ckpt) (2.9GB)
• Download ARTificialJourneyV1-768px.safetensors) (2.9GB)

💻 使用例

基本的な使用法

from diffusers import StableDiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler
import torch

prompt = (
"artificial-journey style portrait of male dark magician, d & d, dark eyeliner, intricate, elegant, highly detailed, digital painting, artstation, concept art, matte, sharp focus, illustration")

model_id = "Kaludi/ARTificialJourney-v1.0-768"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe = pipe.to("cuda")

image = pipe(prompt, num_inference_steps=30).images[0]

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

📚 ドキュメント

サンプル画像

生成の楽しみ方

Have fun generating!

📄 ライセンス

このモデルはオープンアクセスであり、すべての人が利用できます。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定められています。CreativeML OpenRAILライセンスでは以下のことが規定されています。

1. このモデルを使用して、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. 著者は、あなたが生成した出力に対して一切の権利を主張しません。あなたはそれらを自由に使用できますが、ライセンスに定められた規定に違反してはなりません。
3. このモデルの重みを再配布したり、商業的に利用したり、サービスとして提供したりすることができます。ただし、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）。 ここで完全なライセンスを読む