Sdart ChaosAndOrder768

🚀 SDArt：混沌與秩序（基於2.1 768px版本）

本模型圍繞混沌與秩序的主題，通過視覺化的方式展現兩者的衝突與融合，讓你感受兩種強大力量相互作用的魅力。

🚀 快速開始

這個模型可以像其他Stable Diffusion模型一樣使用。更多信息，請查看 Stable Diffusion。

你還可以將模型導出為 ONNX、MPS 和/或 FLAX/JAX。

💻 使用示例

基礎用法

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "Guizmus/SDArt_ChaosAndOrder768"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")

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

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

✨ 主要特性

• 主題獨特：圍繞混沌與秩序的衝突與融合展開，通過視覺化的方式呈現兩者的動態交互。
• 社區共創：基於Stable Diffusion discord上的“Challenge of the WeekEnd”競賽提交作品訓練而成，讓你能在活動後繼續享受主題樂趣。
• 靈活可控：推薦了採樣方法和參數，如k_Euler_a或DPM++ 2M Karras，20步，CFGS 7.5，方便你生成理想的圖像。

📦 安裝指南

文檔未提供具體安裝步驟，可參考 Stable Diffusion 進行安裝。

📚 詳細文檔

🔍 主題描述

風暴是黑暗與紅色的漩渦，是一場肆虐的狂怒風暴，威脅著吞噬沿途的一切。在這混沌面前，有序的景象堅如磐石，它是精準與清晰的堡壘，阻擋著狂怒的攻擊。戰鬥激烈進行，雙方陷入一場無情的統治權之爭。 在混沌與秩序之間，一個身影出現了。一個眼睛如太陽般閃耀的年輕女孩在戰鬥展開時，堅定而無畏地站立著。她帶著平靜的決心，伸出雙手，開始引導周圍的能量。混沌與秩序的力量相互碰撞，閃電和銳利的線條肆意劃過天空。但女孩毫不退縮，她的動作流暢而精準，在混亂的戰場上穿梭自如。 隨著混沌的漩渦雲開始消散，對立的力量開始融合，逐漸柔化為曲線和圖案，與秩序的結構化景觀完美融合。天空綻放成一幅色彩斑斕的織錦，兩種對立的力量交織出一種新的景象。 最後，獲勝的既不是混沌也不是秩序，而是它們相互作用產生的和諧。而那個眼睛如星星般閃耀的年輕女孩知道，這就是平衡的真正力量。

💢 兩種力量，一個結果。混沌與秩序在一場視覺震撼的統治權之戰中碰撞！ 🔳

在一個動態、視覺震撼的構圖中，封裝混沌與秩序之間的張力。展現人類在兩種強大力量之間推拉鬥爭的體驗。

挑戰：

• 使用對比鮮明的顏色和形狀，在兩個或更多對立力量之間營造衝突感。
• 至少有一個方面代表混沌，一個方面代表秩序。
• 營造一種運動和能量感，捕捉混沌與秩序之間的動態交互。

📄 模型描述

這是一個與 Stable Diffusion discord 上的“Challenge of the WeekEnd”競賽相關的模型。

我嘗試從所有參賽作品中訓練出一個模型，讓人們在活動結束後繼續享受這個主題，並在其他人的創作中看到他們設計的影子。標記保持為“SDArt”，並且我將學習率設置得較低，這樣它就不會只是複製已有作品。

總數據集由22張圖片組成。它基於 Stable diffusion 2.1 768px 進行訓練。我使用 EveryDream 進行訓練，每張圖片總共重複訓練100次。圖片使用標記“SDArt”和我選擇的一個任意標記進行標記。數據集如下所示，以及用戶名及其對應的標記列表。

推薦的採樣方法是k_Euler_a或DPM++ 2M Karras，20步，CFGS 7.5 。

模型也可以在這裡獲取，這是一個基於1.5版本訓練的版本。

📋 訓練標記

• SDArt
• rcn
• in
• aten
• opi
• omd
• kuro
• nlwx
• asot
• psst
• buka
• muc
• kts
• utm
• avel
• mss
• guin
• pgs
• crit
• mlas
• phol
• dds
• pte
• rean

📥 下載鏈接

• SafeTensors
• CKPT
• Config (yaml)
• Dataset

🔧 技術細節

• 數據集：由22張圖片組成，基於 Stable diffusion 2.1 768px 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。
• 標記方式：圖片使用標記“SDArt”和一個任意標記進行標記。
• 推薦參數：推薦的採樣方法是k_Euler_a或DPM++ 2M Karras，20步，CFGS 7.5 。

📄 許可證

本模型採用 creativeml-openrail-m 許可證。