Sdart Elementalflowers

🚀 PoW : Elemental Flowers

このモデルは、Stable DiffusionのDiscordで開催された「Picture of the Week」コンテストに関連するものです。コンテストのテーマに沿った花の画像生成を可能にし、参加者の作品を元に作成されています。

🚀 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 = "Guizmus/SDArt_elementalflowers"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "SDArt ibc"
image = pipe(prompt).images[0]

image.save("./SDArt.png")

✨ 主な機能

• 火、水、土、空気の4つの要素を表す花の画像を生成できます。
• 参加者の作品を元にした独自のトークンを使用して、多様な画像を生成できます。

📦 インストール

このモデルはHugging Faceからダウンロードできます。以下のリンクから必要なモデルとデータセットをダウンロードしてください。

User tokens version

• SafeTensors
• CKPT
• Dataset

Classic tokens version

• SafeTensors
• CKPT
• Dataset

💻 使用例

基本的な使用法

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "Guizmus/SDArt_elementalflowers"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "SDArt ibc"
image = pipe(prompt).images[0]

image.save("./SDArt.png")

📚 ドキュメント

テーマ

翡翠の葉、深紅の花びら、そして甘い香り。自然の芸術がきれいなキャンバスを作り出します。赤いバラの激しい情熱、それとも風鈴草の静かな至福は、あなたの心に何を感じさせますか？

愛はこれらの元素の宝物の庭のようなもので、それぞれに独自の魅力と尺度があります。

火、水、土、空気の4つの元素を表す花の画像を作成しましょう。色と形を使って元素の本質を捉え、それに関連する象徴や概念をデザインに取り入れて、ユニークな作品を作りましょう。

元素があなたに何を感じさせるかを考え、それをデザインに取り入れてください。あなたの元素の花はどんなものになるでしょうか？どこで育ち、何に囲まれていますか？さらに良いことに、あなたの花に名前を付けてみましょう！今日のサンプル花は私が作りました。楽しんでください！

モデルの説明

このモデルは、Stable DiffusionのDiscordで開催された「Picture of the Week」コンテストに関連するものです。コンテストの参加作品を元にモデルを作成し、イベント後も人々がテーマを楽しめるようにしました。また、他の人の作品にも参加者のデザインの一部が反映されるようにしました。トークンは「SDArt」を使用し、学習を低めに調整して、単なる複製ではなく独自の作品が生成されるようにしました。

合計49枚の画像をデータセットとして使用し、Stable diffusion 1.5をベースに学習させました。学習にはEveryDreamを使用し、画像ごとに合計100回の繰り返し学習を行いました。画像は「SDArt」と任意のトークンを使用してタグ付けされています。データセットとユーザー名とトークンの対応表を以下に示します。

「Classic version」というタイトルの2番目のバージョンは、すべての4枚組の画像を個別の画像に分割し、火、水、土、空気などのより一般的なトークンを使用して学習させました。このデータセットは少し大きく（61枚の画像）、同じ繰り返し回数とパラメータでより長い時間学習させました。

推奨されるサンプリング方法は、20ステップでk_Euler_aまたはDPM++ 2M Karras、CFGS 7.5です。

学習済みトークン

User tokens version

• SDArt
• dyce
• ohwx
• bnp
• juli
• aten
• hep
• fcu
• hiko
• ufos
• nwsl
• cous
• aved
• mth
• gani
• kprc
• kuro
• asot
• jap
• weho
• hmv
• psst
• sqm
• irgc
• buka
• buon
• nmwx
• byes
• utm
• dany
• avel
• vaw
• zaki
• guin
• urd
• nasi
• vini
• hta
• crit
• inem
• mlas
• isch
• phol
• vedi
• dds
• acu
• httr
• pte
• oxi
• ibc

Classic tokens version

• elem flowers
• air
• water
• fire
• earth
• multielem

🔧 技術詳細

• モデルタイプ：Stable Diffusionベースの画像生成モデル
• 学習データ：49枚（User tokens version）または61枚（Classic tokens version）の画像
• 学習方法：EveryDreamを使用し、画像ごとに100回の繰り返し学習
• 推奨サンプリング方法：k_Euler_aまたはDPM++ 2M Karras on 20 steps, CFGS 7.5

📄 ライセンス

このモデルはCreativeML OpenRAIL-Mライセンスの下で提供されています。