Pastel Mix
Pastel Mix是一款風格化的潛在擴散模型,專為生成高質量、高度細節化的動漫風格圖像而設計,特別模仿粉彩藝術風格。
下載量 121
發布時間 : 6/25/2023
模型概述
該模型旨在僅需少量提示即可生成高質量、高度細節化的動漫風格圖像,支持使用danbooru標籤生成圖像。
模型特點
風格化動漫生成
能夠生成高度細節化的動漫風格圖像,特別模仿粉彩藝術風格。
少量提示生成
僅需少量提示即可生成高質量圖像。
LoRA支持
支持LoRA混合,可創造驚豔效果。
danbooru標籤支持
與其他動漫風格的穩定擴散模型一樣,支持使用danbooru標籤生成圖像。
模型能力
文本到圖像生成
動漫風格圖像生成
高度細節化圖像生成
使用案例
藝術創作
動漫角色設計
生成具有粉彩藝術風格的動漫角色圖像。
高質量、高度細節化的動漫風格圖像。
概念藝術
快速生成概念藝術圖像,用於遊戲或動畫開發。
風格化、細節豐富的概念藝術圖像。
娛樂
粉絲藝術創作
為動漫愛好者生成個性化的粉絲藝術圖像。
個性化、風格化的粉絲藝術作品。
🚀 Pastel Mix
Pastel Mix 是一款風格化的潛在擴散模型,旨在通過少量提示詞生成高質量、高細節的動漫風格圖像。它模仿了類似粉彩的藝術風格,並融合了多種 LORA 模型,還支持使用 danbooru 標籤生成圖像。
🚀 快速開始
使用 Git 下載
git lfs install
git clone https://huggingface.co/andite/pastel-mix
🧨 Diffusers 使用方法
該模型的使用方式與其他 Stable Diffusion 模型相同。更多信息請參考 Stable Diffusion。 你還可以將模型導出為 ONNX、MPS 和/或 FLAX/JAX 格式。
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch
model_id = "andite/pastel-mix"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")
prompt = "hatsune_miku"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("./hatsune_miku.png")
Gradio 在線體驗
我們支持通過 Gradio Web UI 運行 Pastel Mix 模型:
✨ 主要特性
- 高質量動漫風格:能夠生成具有高細節和高質量的動漫風格圖像。
- 支持 danbooru 標籤:可以使用 danbooru 標籤來引導圖像生成。
- 融合 LORA 模型:通過融合多種 LORA 模型,創造出獨特的圖像風格。
💻 使用示例
基礎用法
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch
model_id = "andite/pastel-mix"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")
prompt = "masterpiece, best quality, upper body, 1girl, looking at viewer, red hair, medium hair, purple eyes, demon horns, black coat, indoors, dimly lit"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("./example.png")
高級用法
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch
model_id = "andite/pastel-mix"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")
prompt = "mksks style, masterpiece, best quality, upper body, 1girl, looking at viewer, red hair, medium hair, purple eyes, demon horns, black coat, indoors, dimly lit"
negative_prompt = "lowres, ((bad anatomy)), ((bad hands)), text, missing finger, extra digits, fewer digits, blurry, ((mutated hands and fingers)), (poorly drawn face), ((mutation)), ((deformed face)), (ugly), ((bad proportions)), ((extra limbs)), extra face, (double head), (extra head), ((extra feet)), monster, logo, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg, humpbacked, long body, long neck, ((jpeg artifacts))"
image = pipe(prompt, negative_prompt=negative_prompt).images[0]
image.save("./advanced_example.png")
📚 詳細文檔
示例圖像及參數
示例 1
masterpiece, best quality, ultra-detailed, illustration, portrait, 1girl
Negative prompt: lowres, ((bad anatomy)), ((bad hands)), text, missing finger, extra digits, fewer digits, blurry, ((mutated hands and fingers)), (poorly drawn face), ((mutation)), ((deformed face)), (ugly), ((bad proportions)), ((extra limbs)), extra face, (double head), (extra head), ((extra feet)), monster, logo, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg, humpbacked, long body, long neck, ((jpeg artifacts))
Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7, Size: 448x640, Model hash: 7edc8e08, Model: pastelmix-fp32, Denoising strength: 0.6, Clip skip: 2, ENSD: 31337, Hires resize: 960x1280, Hires steps: 20, Hires upscaler: Latent
示例 2
masterpiece, best quality, ultra-detailed, illustration, portrait, hakurei reimu, 1girl, throne room, dimly lit
Negative prompt: lowres, ((bad anatomy)), ((bad hands)), text, missing finger, extra digits, fewer digits, blurry, ((mutated hands and fingers)), (poorly drawn face), ((mutation)), ((deformed face)), (ugly), ((bad proportions)), ((extra limbs)), extra face, (double head), (extra head), ((extra feet)), monster, logo, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg, humpbacked, long body, long neck, ((jpeg artifacts))
Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7, Size: 448x640, Model hash: 7edc8e08, Model: pastelmix-fp32, Denoising strength: 0.6, Clip skip: 2, ENSD: 31337, Hires resize: 960x1280, Hires steps: 20, Hires upscaler: Latent
'better-vae' 版本說明
我將 pastel-waifu-diffusion.vae.pt 合併到了模型中,這樣你就無需再單獨設置 VAE 了。
pastelmix-lora.safetensors 說明
這是一個 LORA 版本,它是通過類似於 add-difference 方法的腳本從 Pastel Mix 中提取 LORA 得到的。 詳細信息
使用指南
對於設置或參數,我推薦使用以下設置:
Sampler: DPM++ 2M Karras
Steps: 20
CFG Scale: 7
Hires. Fix: On
Upscaler: Latent (MUST!)
Hires Steps: 20
Denoising Strength: 0.6
我更喜歡使用 0.6 的去噪強度,因為這是該模型的最佳平衡點。如果你能為該模型找到更好的設置,那當然更好啦。 潛在上採樣器對我來說是最好的設置,因為它可以保留或增強粉彩風格。其他上採樣器(如 Lanczos 或 Anime6B)往往會使圖像變得平滑,去除類似粉彩的筆觸。 請使用我在本倉庫中上傳的 VAE,它來自 Waifu Diffusion 團隊。感謝 haru 允許我重命名並上傳它。
提示(可選)
在提示詞開頭添加 mksks style 可以進一步影響類似粉彩的風格,使輸出效果更好。不過這是可選的,你可以根據自己的需求決定是否使用。
mksks style, masterpiece, best quality, upper body, 1girl, looking at viewer, red hair, medium hair, purple eyes, demon horns, black coat, indoors, dimly lit
Negative prompt: lowres, ((bad anatomy)), ((bad hands)), text, missing finger, extra digits, fewer digits, blurry, ((mutated hands and fingers)), (poorly drawn face), ((mutation)), ((deformed face)), (ugly), ((bad proportions)), ((extra limbs)), extra face, (double head), (extra head), ((extra feet)), monster, logo, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg, humpbacked, long body, long neck, ((jpeg artifacts))
Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7, Seed: 580841049, Size: 448x640, Model hash: 7edc8e08, Model: pastelmix-fp32, Denoising strength: 0.6, Clip skip: 2, ENSD: 31337, Hires resize: 960x1280, Hires steps: 20, Hires upscaler: Latent
模型融合配方
模型合併
模型 A | 模型 B | 權重 | 基礎 alpha | 合併名稱 |
---|---|---|---|---|
dpepmkmp | Tea | 1,0.9,0.7,0.5,0.3,0.1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,0.1,0.3,0.5,0.7,0.9,1 | 0 | dpeptea |
dpeptea | basil-mix | 1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 | 0 | dpeptea-basil |
LORA 合併
模型 | LORA | 權重 | 合併名稱 |
---|---|---|---|
dpeptea-basil | Magic LORA | 0.3 | dpeptea-1 |
dpeptea-1 | Jordan_3 | 1 | dpeptea-2 |
dpeptea-2 | sttabi_v1.4-04 | 0.5 | dpeptea-3 |
dpeptea-3 | xlimo768 | 0.6 | dpeptea-4 |
dpeptea-4 | dpep 2 768 | 0.35 | Pastel-Mix |
📄 許可證
該模型採用 CreativeML OpenRAIL-M 許可證,允許所有人免費使用。該許可證規定:
- 你不得使用該模型故意生成或分享非法或有害的輸出或內容。
- 作者對您生成的輸出不主張任何權利,您可以自由使用它們,但需對其使用負責,且不得違反許可證中的規定。
- 您可以重新分發模型權重,並將模型用於商業用途或作為服務使用。如果您這樣做,請確保包含與許可證中相同的使用限制,並向所有用戶分享 CreativeML OpenRAIL-M 許可證的副本(請完整、仔細地閱讀許可證)。 請在此處閱讀完整許可證
致謝
感謝 東方Project AI 社區提供的優秀 LORA。
- Closertodeath 提供了 dpepmkmp 模型以及 xlimo768、dpep 2 768 LORA。
- dolphinz/sometimes#9353 提供了 tabi 藝術風格的 LORA。
- SatyamSSJ10 提供了 Jordan_3 LORA。
- randomaccessmemories#4004 提供了 Magic Lora。
Stable Diffusion V1 5
Openrail
穩定擴散是一種潛在的文本到圖像擴散模型,能夠根據任何文本輸入生成逼真的圖像。
圖像生成
S
stable-diffusion-v1-5
3.7M
518
Stable Diffusion Inpainting
Openrail
基於穩定擴散的文本到圖像生成模型,具備圖像修復能力
圖像生成
S
stable-diffusion-v1-5
3.3M
56
Stable Diffusion Xl Base 1.0
SDXL 1.0是基於擴散的文本生成圖像模型,採用專家集成的潛在擴散流程,支持高分辨率圖像生成
圖像生成
S
stabilityai
2.4M
6,545
Stable Diffusion V1 4
Openrail
穩定擴散是一種潛在文本到圖像擴散模型,能夠根據任意文本輸入生成逼真圖像。
圖像生成
S
CompVis
1.7M
6,778
Stable Diffusion Xl Refiner 1.0
SD-XL 1.0優化器模型是Stability AI開發的圖像生成模型,專為提升SDXL基礎模型生成的圖像質量而設計,特別擅長最終去噪步驟處理。
圖像生成
S
stabilityai
1.1M
1,882
Stable Diffusion 2 1
基於擴散的文本生成圖像模型,支持通過文本提示生成和修改圖像
圖像生成
S
stabilityai
948.75k
3,966
Stable Diffusion Xl 1.0 Inpainting 0.1
基於Stable Diffusion XL的潛在文本到圖像擴散模型,具備通過遮罩進行圖像修復的功能
圖像生成
S
diffusers
673.14k
334
Stable Diffusion 2 Base
基於擴散的文生圖模型,可根據文本提示生成高質量圖像
圖像生成
S
stabilityai
613.60k
349
Playground V2.5 1024px Aesthetic
其他
開源文生圖模型,能生成1024x1024分辨率及多種縱橫比的美學圖像,在美學質量上處於開源領域領先地位。
圖像生成
P
playgroundai
554.94k
723
Sd Turbo
SD-Turbo是一款高速文本生成圖像模型,僅需單次網絡推理即可根據文本提示生成逼真圖像。該模型作為研究原型發佈,旨在探索小型蒸餾文本生成圖像模型。
圖像生成
S
stabilityai
502.82k
380
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98