Anime Anything Promptgen V2

🚀 クイックアニメプロンプト生成器

クイックアニメプロンプト生成器は、アニメ分野に特化したプロンプト生成モデルです。大量の安全なアニメプロンプトデータを用いて訓練され、ユーザーに高品質で創造性に富んだアニメ関連のプロンプトを生成し、アニメ創作を支援します。

🚀 クイックスタート

このモデルは、80,000 件の安全なアニメプロンプトを含むデータセットで 3 エポックの訓練を行いました。これらのプロンプトは Safebooru API エンドポイント から取得され、いいね数 ≥ 8 で ブラックリストタグ を含まない一意のプロンプトのみが採用されました。 V1 モデルは無意味なプロンプトを生成することが多かったため、公開されていません。この問題を修正するために様々な方法を試した結果、無意味なプロンプトの原因はパイプラインパラメータ、モデル構造、訓練時間ではなく、訓練データ中のランダムなユーザー名であることが判明しました。 完全な プロンプト前処理アルゴリズム はこちらを参照してください。

✨ 主な機能

• 高品質の訓練データ：厳選された 80,000 件の安全なアニメプロンプトを用いて訓練され、生成されるプロンプトの品質を保証します。
• 問題の効果的な解決：詳細な分析を通じて、モデルが無意味なプロンプトを生成する問題を特定し、解決しました。

📦 インストール

pip install --upgrade transformers

💻 使用例

基本的な使用法

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel, pipeline
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('distilgpt2')
tokenizer.add_special_tokens({'pad_token': '[PAD]'})
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('FredZhang7/anime-anything-promptgen-v2')

prompt = r'1girl, genshin'

# generate text using fine-tuned model
nlp = pipeline('text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer)

# generate 10 samples using contrastive search
outs = nlp(prompt, max_length=76, num_return_sequences=10, do_sample=True, repetition_penalty=1.2, temperature=0.7, top_k=4, early_stopping=True)

print('\nInput:\n' + 100 * '-')
print('\033[96m' + prompt + '\033[0m')
print('\nOutput:\n' + 100 * '-')
for i in range(len(outs)):
    # remove trailing commas and double spaces
    outs[i] = str(outs[i]['generated_text']).replace('  ', '').rstrip(',')
print('\033[92m' + '\n\n'.join(outs) + '\033[0m\n')

高度な使用法

上記の基本的な使用法に加えて、max_length、num_return_sequences、repetition_penalty、temperature、top_k などのパラメータを調整することで、異なるスタイルや数の生成結果を得ることができます。

📚 ドキュメント

テキストから画像への例

接頭辞 1girl | 生成された 1girl プロンプト | モデル Anything V4

接頭辞 1boy  | 生成された 1boy プロンプト | モデル Anything V4

対比検索

対比検索を使用することで、よりニーズに合ったテキストを生成できます。具体的なコード例は上記の「使用例」セクションを参照してください。

出力例

パイプラインパラメータに関する詳細情報は、クイック GPT プロンプト生成器 を参照してください。

実用的なテクニック

• 生成されたアニメキャラクターに感情が欠けていると感じた場合、プロンプトに ;o、:o、;p、:d、:p、;d などの顔文字を使用してみてください。また、happy smirk、happy smile、laughing closed eyes などの描写を使用することで、キャラクターをより生き生きとさせ、表现力を高めることができます。
• プロンプトに absurdres を追加し、highres や masterpiece の代わりに使用することで、生成される画像の鮮明度と解像度を大幅に向上させることができます。

Danbooru バージョン

Danbooru バージョンのリンク

📄 ライセンス

このプロジェクトは CreativeML OpenRAIL - M ライセンスの下で提供されています。

📋 情報テーブル