Sdart Something

🚀 PoW : Something

這是一個與Stable Diffusion discord上的“每週圖片”競賽相關的模型，旨在讓人們通過藝術作品探索自我身份和內心世界，開啟自我表達與自我發現之旅。

✨ 主要特性

主題故事

今日，它悄然浮現。它以一種難以言喻的方式籠罩著你。無論你多麼努力地表達自己，力求精準，展現真實的自我，似乎都無濟於事。你的腦海中充斥著突如其來的變化所帶來的沉重感。你坐在一間空蕩蕩的房間裡，面前只有一面鏡子。

然而……這鏡中的倒影並非是你……是嗎？鏡子簡約的設計上刻著一個詞：“Something”。

你四處尋找離開的跡象或線索，但眼前的一切便是全部。

第一章聚焦於迷失自我、與真實自我脫節的感受。鼓勵你通過代表“Something”的藝術作品來探索自己的身份和內心世界。“Something”代表著一種難以言表卻如影隨形的感受或情緒。這是一場自我表達與自我發現的旅程，目標是捕捉這種情感的精髓，並以獨特的方式將其呈現出來。

“Something”代表著你內心深處被剖析、未被言說或充滿情感的一面。它是你不易在表面展現出來的部分，但只需稍加挖掘便能發現。當我們感覺自己不再是自己時，我們是誰？那個能夠承擔或吸收沉重事物的“Something”又是誰？“Something”的美妙之處在於，它可以隱藏在抽象背後，不像我們自己。它可以隱藏在分形、色彩、拉伸的形狀、濃烈或暗淡的色調之後。展示你的反向自畫像。“Something”就是某樣東西，它可以是任何東西。

找到你的“Something”，將它從內心深處挖掘出來。本週與我們一同踏上這場旅程：“Something, Somewhere, Someone”。這將是一個分為三部分的故事，描繪面對並克服我們的“Something”，最終找到“一切”的挑戰。讓我們一起邁出第一步。

模型相關

這是一個與Stable Diffusion discord上的“每週圖片”競賽相關的模型。作者嘗試根據所有參賽作品製作一個模型，讓人們在活動結束後仍能繼續享受該主題，並在他人的創作中看到自己設計的影子。模型的標記為“SDArt”，作者將學習率控制在較低水平，以避免模型只是簡單複製已有作品。

📦 安裝指南

文檔未提及具體安裝步驟，故跳過該章節。

💻 使用示例

基礎用法

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

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

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

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

📚 詳細文檔

模型描述

該模型與Stable Diffusion discord上的“每週圖片”競賽相關。作者試圖從所有參賽作品中製作出一個模型，以便人們在活動結束後仍能繼續享受該主題，並在他人的創作中看到自己設計的影子。標記保持為“SDArt”，學習率控制在較低水平，以避免簡單複製已有創作。

訓練信息

• 數據集：總共由50張圖片組成。
• 基礎模型：在Stable diffusion 1.5上進行訓練。
• 訓練工具：使用EveryDream進行訓練，每張圖片總共重複訓練100次。
• 圖片標記：圖片使用標記“SDArt”和作者選擇的任意標記進行標記。
• 推薦採樣：推薦使用k_Euler_a或DPM++ 2M Karras進行20步採樣，CFG值為7.5。

訓練標記

• SDArt
• ohwx
• aten
• fcu
• cees
• chor
• cmdr
• mth
• nrf
• elio
• gani
• pfa
• kprc
• kuro
• ndi
• asot
• bsp
• psst
• sqm
• irgc
• guyz
• hela
• iru
• lexa
• dany
• lpg
• mede
• mib
• aroa
• avel
• vaw
• zaki
• nigh
• niu
• guin
• urd
• vini
• pz
• crit
• siam
• spon
• taku
• ufos
• phol
• uzzi
• vaca
• dds
• yel
• pte
• oxi
• yte

下載鏈接

• SafeTensors
• CKPT
• 數據集
• 舊版本

Diffusers使用說明

該模型可以像其他Stable Diffusion模型一樣使用。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。

📄 許可證

本模型採用CreativeML OpenRAIL-M許可證。