Noobai XL Vpred 1.0

🚀 NoobAI XL V-Pred 1.0

這是一個圖像生成模型，基於 Laxhar/noobai-XL_v1.0 構建，利用了完整的 Danbooru 和 e621 數據集，並帶有原生標籤和自然語言字幕。該模型實現為 v-prediction 模型（與 eps-prediction 不同），需要特定的參數配置。

🚀 快速開始

模型介紹

此圖像生成模型基於 Laxhar/noobai-XL_v1.0，利用了完整的 Danbooru 和 e621 數據集，帶有原生標籤和自然語言字幕。它是一個 v-prediction 模型（與 eps-prediction 不同），需要特定的參數配置，後續章節會詳細說明。

特別感謝隊友 euge 的編碼工作，也感謝許多熱心社區成員的技術支持。

⚠️ 重要提示

此模型的工作方式與 EPS 模型不同！請仔細閱讀使用指南！

模型詳情

屬性	詳情
開發者	Laxhar Lab
模型類型	基於擴散的文本到圖像生成模型
微調基礎模型	Laxhar/noobai-XL_v1.0
贊助方	Lanyun Cloud

📦 安裝指南

方法一：reForge

1. （如果尚未安裝 reForge）按照倉庫中的說明安裝 reForge；
2. 啟動 WebUI，像往常一樣使用模型！

方法二：ComfyUI

使用節點進行示例操作。 comfy_ui_workflow_sample

方法三：WebUI

注意，開發分支不穩定，可能包含 bug。

1. （如果尚未安裝 WebUI）按照倉庫中的說明安裝 WebUI；
2. 切換到 dev 分支：

git switch dev

3. 拉取最新更新：

git pull

4. 啟動 WebUI，像往常一樣使用模型！

方法四：Diffusers

import torch
from diffusers import StableDiffusionXLPipeline
from diffusers import EulerDiscreteScheduler

ckpt_path = "/path/to/model.safetensors"
pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_single_file(
    ckpt_path,
    use_safetensors=True,
    torch_dtype=torch.float16,
)
scheduler_args = {"prediction_type": "v_prediction", "rescale_betas_zero_snr": True}
pipe.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config, **scheduler_args)
pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = """masterpiece, best quality,artist:john_kafka,artist:nixeu,artist:quasarcake, chromatic aberration, film grain, horror \(theme\), limited palette, x-shaped pupils, high contrast, color contrast, cold colors, arlecchino \(genshin impact\), black theme,  gritty, graphite \(medium\)"""
negative_prompt = "nsfw, worst quality, old, early, low quality, lowres, signature, username, logo, bad hands, mutated hands, mammal, anthro, furry, ambiguous form, feral, semi-anthro"

image = pipe(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    width=832,
    height=1216,
    num_inference_steps=28,
    guidance_scale=5,
    generator=torch.Generator().manual_seed(42),
).images[0]

image.save("output.png")

⚠️ 重要提示

請確保你的機器上已安裝 Git 並正確配置了環境。

💻 使用示例

基礎用法

# 上述使用 Diffusers 庫調用模型的代碼示例即為基礎用法
import torch
from diffusers import StableDiffusionXLPipeline
from diffusers import EulerDiscreteScheduler

ckpt_path = "/path/to/model.safetensors"
pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_single_file(
    ckpt_path,
    use_safetensors=True,
    torch_dtype=torch.float16,
)
scheduler_args = {"prediction_type": "v_prediction", "rescale_betas_zero_snr": True}
pipe.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config, **scheduler_args)
pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = """masterpiece, best quality,artist:john_kafka,artist:nixeu,artist:quasarcake, chromatic aberration, film grain, horror \(theme\), limited palette, x-shaped pupils, high contrast, color contrast, cold colors, arlecchino \(genshin impact\), black theme,  gritty, graphite \(medium\)"""
negative_prompt = "nsfw, worst quality, old, early, low quality, lowres, signature, username, logo, bad hands, mutated hands, mammal, anthro, furry, ambiguous form, feral, semi-anthro"

image = pipe(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    width=832,
    height=1216,
    num_inference_steps=28,
    guidance_scale=5,
    generator=torch.Generator().manual_seed(42),
).images[0]

image.save("output.png")

📚 詳細文檔

推薦設置

參數

• CFG：4 ~ 5
• 步數：28 ~ 35
• 採樣方法：Euler（⚠️ 其他採樣器可能無法正常工作）
• 分辨率：總面積約為 1024x1024。建議從以下選項中選擇：768x1344、832x1216、896x1152、1024x1024、1152x896、1216x832、1344x768

提示詞

• 提示詞前綴：

masterpiece, best quality, newest, absurdres, highres, safe,

• 負提示詞：

nsfw, worst quality, old, early, low quality, lowres, signature, username, logo, bad hands, mutated hands, mammal, anthro, furry, ambiguous form, feral, semi-anthro

使用指南

字幕

<1girl/1boy/1other/...>, <character>, <series>, <artists>, <special tags>, <general tags>, <other tags>

質量標籤

對於質量標籤，我們通過以下過程評估圖像的受歡迎程度：

• 基於各種來源和評分進行數據歸一化；
• 根據日期的近期性應用基於時間的衰減係數；
• 根據此處理對整個數據集中的圖像進行排名。

我們的最終目標是確保質量標籤能有效跟蹤近年來用戶的偏好。

百分位範圍	質量標籤
> 95%	masterpiece
> 85%，<= 95%	best quality
> 60%，<= 85%	good quality
> 30%，<= 60%	normal quality
<= 30%	worst quality

美學標籤

標籤	描述
very awa	通過 waifu-scorer 評估的美學得分前 5% 的圖像
worst aesthetic	通過 waifu-scorer 和 aesthetic-shadow-v2 評估的美學得分後 5% 的所有圖像

日期標籤

有兩種類型的日期標籤：年份標籤和時期標籤。對於年份標籤，使用 year xxxx 格式，即 year 2021。對於時期標籤，請參考以下表格：

年份範圍	時期標籤
2005 - 2010	old
2011 - 2014	early
2014 - 2017	mid
2018 - 2020	recent
2021 - 2024	newest

數據集

• 截至訓練日期（大約 2024 - 10 - 23 之前）的最新 Danbooru 圖像
• Hugging Face 上的 E621 圖像 e621-2024-webp-4Mpixel 數據集

交流渠道

• QQ 群：
  • 875042008
  • 914818692
  • 635772191
• Discord：Laxhar Dream Lab SDXL NOOB

如何在 v-pred SDXL 模型上訓練 LoRA

這是一篇針對基於 sd-scripts 的 LoRA 訓練者的教程。 文章鏈接：https://civitai.com/articles/8723

實用工具

Laxhar Lab 正在為 NoobXL 訓練一個專用的 ControlNet 模型，並且這些模型正在逐步發佈。到目前為止，已經發布了 normal、depth 和 canny 模型。 模型鏈接：https://civitai.com/models/929685

📄 許可證

此模型的許可證繼承自 https://huggingface.co/OnomaAIResearch/Illustrious-xl-early-release-v0 fair-ai-public-license-1.0-sd，並添加了以下條款。任何使用此模型及其變體的行為都受此許可證約束。

I. 使用限制

• 禁止將模型用於有害、惡意或非法活動，包括但不限於騷擾、威脅和傳播錯誤信息。
• 禁止生成不道德或冒犯性的內容。
• 禁止違反用戶所在司法管轄區的法律法規。

II. 商業禁止

我們禁止任何形式的商業化，包括但不限於對模型、衍生模型或模型生成的產品進行貨幣化或商業使用。

III. 開源社區

嘿，大家好！別把好東西藏著掖著啦！🚀

如果你發現了新技巧、酷炫的藝術組合、神奇的提示詞，或者訓練了有趣的 LoRA，請公開分享！

在 Discord、Telegram、X 或群組聊天中發佈——讓我們一起成長。

別再像過去那樣藏著模型和提示詞啦。

開放分享 = 大家都更開心！💡✨

附言：我們不是想限制大家！在 1.5/n3 時代，出現了很多秘密模型和提示詞（唉，一團糟）。

讓我們打破這個循環！分享意味著更快的進步、更瘋狂的想法和更多的興奮。

別搞閉門造車了——把你的“秘訣”公開分享吧。大家都能受益！

為了促進一個繁榮的開源社區，用戶必須遵守以下要求：

• 開源基於此模型的衍生模型、合併模型、LoRA 和產品。
• 分享工作細節，如合成公式、提示詞和工作流程。
• 遵循公平人工智能公共許可證，確保衍生作品保持開源。

IV. 免責聲明

生成的模型可能會產生意外或有害的輸出。用戶必須承擔使用模型的所有風險和潛在後果。

參與者和貢獻者

參與者

• L_A_X：Civitai | Liblib.art | Huggingface
• li_li：Civitai | Huggingface
• nebulae：Civitai | Huggingface
• Chenkin：Civitai | Huggingface
• Euge：Civitai | Huggingface | Github

貢獻者

• Narugo1992：感謝 narugo1992 和 deepghs 團隊開源各種訓練集、圖像處理工具和模型。
• Mikubill：感謝 Mikubill 開發的 Naifu 訓練器。
• Onommai：感謝 OnommAI 開源強大的基礎模型。
• V-Prediction：感謝以下人員的詳細說明和實驗：
  • adsfssdf
  • bluvoll
  • bvhari
  • catboxanon
  • parsee-mizuhashi
  • very-aesthetic
  • momoura
  • madmanfourohfour
  • David
• 社區：aria1th261、neggles、sdtana、chewing、irldoggo、reoe、kblueleaf、Yidhar、ageless、白玲可、Creeper、KaerMorh、吟遊詩人、SeASnAkE、zwh20081、Wenaka⁧~喵、稀里嘩啦、幸運二副、昨日の約、445、EBIX、Sopp、Y_X、Minthybasis、Rakosz