🚀 Protogen x3.4 (写実性) 公式リリース

Protogen x3.4は、高品質な画像生成を目的としたモデルです。Stable Diffusionをベースに、多様なデータセットで微調整され、写実性を強化したバージョンです。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、Protogen x3.4の基本的な使い方を説明します。

✨ 主な機能

• 高度な写実性：Protogen x3.4は、写真のような高品質な画像を生成することができます。
• 多様なスタイル対応：Trigger Wordsを使って、様々なスタイルの画像を生成できます。
• 柔軟な学習手法：Granular Adaptive Learningを用いて、データの特徴に柔軟に適応します。

📦 インストール

このモデルを実行するには、model.ckptまたはmodel.safetensorをダウンロードし、stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusionディレクトリにインストールします。

CompVis

• ProtoGen x3.4.ckpt (5.98GB) をダウンロード
• ProtoGen X3.4-pruned-fp16.ckpt (1.89 GB) をダウンロード

Safetensors

• ProtoGen x3.4.safetensors (5.98GB) をダウンロード
• ProtoGen x3.4-pruned-fp16.safetensors (1.89GB) をダウンロード

💻 使用例

基本的な使用法

from diffusers import StableDiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler
import torch

prompt = (
"modelshoot style, (extremely detailed CG unity 8k wallpaper), full shot body photo of the most beautiful artwork in the world, "
"english medieval witch, black silk vale, pale skin, black silk robe, black cat, necromancy magic, medieval era, "
"photorealistic painting by Ed Blinkey, Atey Ghailan, Studio Ghibli, by Jeremy Mann, Greg Manchess, Antonio Moro, trending on ArtStation, "
"trending on CGSociety, Intricate, High Detail, Sharp focus, dramatic, photorealistic painting art by midjourney and greg rutkowski"
)

model_id = "darkstorm2150/Protogen_x3.4_Official_Release"
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=25).images[0]

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

📚 詳細ドキュメント

Granular Adaptive Learning

Granular adaptive learningは、機械学習における手法で、モデルの学習プロセスを細かいレベルで調整します。これにより、データの特定のパターンや特徴に適応することができます。

Trigger Words

以下のTrigger Wordsを使って、様々なスタイルの画像を生成できます。

• modelshoot style
• analog style
• mdjrny-v4 style
• nousr robot

Checkpoint Merging Data Reference

📄 ライセンス

ダウンロードすることで、以下のライセンスの条件に同意するものとみなされます。

• CreativeML Open RAIL-M
• Seek Art Mega License