Sdart ChaosAndOrder768

🚀 SDArt：混沌与秩序（基于2.1 768px版本）

本模型围绕混沌与秩序的主题，通过视觉化的方式展现两者的冲突与融合，让你感受两种强大力量相互作用的魅力。

🚀 快速开始

这个模型可以像其他Stable Diffusion模型一样使用。更多信息，请查看 Stable Diffusion。

你还可以将模型导出为 ONNX、MPS 和/或 FLAX/JAX。

💻 使用示例

基础用法

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

• 主题独特：围绕混沌与秩序的冲突与融合展开，通过视觉化的方式呈现两者的动态交互。
• 社区共创：基于Stable Diffusion discord上的“Challenge of the WeekEnd”竞赛提交作品训练而成，让你能在活动后继续享受主题乐趣。
• 灵活可控：推荐了采样方法和参数，如k_Euler_a或DPM++ 2M Karras，20步，CFGS 7.5，方便你生成理想的图像。

📦 安装指南

文档未提供具体安装步骤，可参考 Stable Diffusion 进行安装。

📚 详细文档

🔍 主题描述

风暴是黑暗与红色的漩涡，是一场肆虐的狂怒风暴，威胁着吞噬沿途的一切。在这混沌面前，有序的景象坚如磐石，它是精准与清晰的堡垒，阻挡着狂怒的攻击。战斗激烈进行，双方陷入一场无情的统治权之争。 在混沌与秩序之间，一个身影出现了。一个眼睛如太阳般闪耀的年轻女孩在战斗展开时，坚定而无畏地站立着。她带着平静的决心，伸出双手，开始引导周围的能量。混沌与秩序的力量相互碰撞，闪电和锐利的线条肆意划过天空。但女孩毫不退缩，她的动作流畅而精准，在混乱的战场上穿梭自如。 随着混沌的漩涡云开始消散，对立的力量开始融合，逐渐柔化为曲线和图案，与秩序的结构化景观完美融合。天空绽放成一幅色彩斑斓的织锦，两种对立的力量交织出一种新的景象。 最后，获胜的既不是混沌也不是秩序，而是它们相互作用产生的和谐。而那个眼睛如星星般闪耀的年轻女孩知道，这就是平衡的真正力量。

💢 两种力量，一个结果。混沌与秩序在一场视觉震撼的统治权之战中碰撞！ 🔳

在一个动态、视觉震撼的构图中，封装混沌与秩序之间的张力。展现人类在两种强大力量之间推拉斗争的体验。

挑战：

• 使用对比鲜明的颜色和形状，在两个或更多对立力量之间营造冲突感。
• 至少有一个方面代表混沌，一个方面代表秩序。
• 营造一种运动和能量感，捕捉混沌与秩序之间的动态交互。

📄 模型描述

这是一个与 Stable Diffusion discord 上的“Challenge of the WeekEnd”竞赛相关的模型。

我尝试从所有参赛作品中训练出一个模型，让人们在活动结束后继续享受这个主题，并在其他人的创作中看到他们设计的影子。标记保持为“SDArt”，并且我将学习率设置得较低，这样它就不会只是复制已有作品。

总数据集由22张图片组成。它基于 Stable diffusion 2.1 768px 进行训练。我使用 EveryDream 进行训练，每张图片总共重复训练100次。图片使用标记“SDArt”和我选择的一个任意标记进行标记。数据集如下所示，以及用户名及其对应的标记列表。

推荐的采样方法是k_Euler_a或DPM++ 2M Karras，20步，CFGS 7.5 。

模型也可以在这里获取，这是一个基于1.5版本训练的版本。

📋 训练标记

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

📥 下载链接

• SafeTensors
• CKPT
• Config (yaml)
• Dataset

🔧 技术细节

• 数据集：由22张图片组成，基于 Stable diffusion 2.1 768px 进行训练。
• 训练工具：使用 EveryDream 进行训练，每张图片总共重复训练100次。
• 标记方式：图片使用标记“SDArt”和一个任意标记进行标记。
• 推荐参数：推荐的采样方法是k_Euler_a或DPM++ 2M Karras，20步，CFGS 7.5 。

📄 许可证

本模型采用 creativeml-openrail-m 许可证。