animagine-xl — הדגמה

מה זה

כותבים פרומפט באנגלית ומקבלים תמונת אנימה שמגיעה ישירות לגלריה בעמוד. מתחת לפני השטח רץ המודל cagliostrolab/animagine-xl-3.0 בשילוב מודל VAE מתוקן של madebyollin שנועד לפתור בעיות דיוק של SDXL. הקוד מאפשר שליטה ידנית בפרמטרים דרך תפריט מתקדם, כולל פרומפט שלילי, סגנונות מוגדרים מראש, בחירת דוגם, ערכי סיד, מספר צעדי יצירה ויחס ממדים.

בנוסף, הממשק מציע אפשרות לשדרוג איכות עם מגדיל תמונה מובנה ותיוג איכות אוטומטי. יש בעמוד גם רשימת דוגמאות שמגיעה מההגדרות של המפתח ומציגה תוצאות מוכנות, לצד תיבת מטא-דאטה בפורמט JSON שמפרטת בדיוק את כל הערכים ששימשו ליצירת התמונה שנבחרה.

מתאים ל

• יצירת דמויות אנימה

  מזינים תיאור מפורט של דמות ומקבלים איור מדויק ברזולוציה שמתאימה לפוסטרים או לפרופילים.

• בדיקת פרומפטים ל־SDXL

  בודקים שילובי מילים ותגיות איכות ישירות בדפדפן לפני שמריצים סדרות ייצור גדולות על מחשב ביתי.

• הגדלת תמונות שנוצרו

  מפעילים את מנגנון ה־upscaler המובנה ישירות בממשק כדי לקבל פרטים חדים יותר של התוצאה.

איפה זה נופל

ההדגמה מיועדת בעיקר לסגנון אנימה מובהק ולא תתאים לתמונות פוטו-ריאליסטיות או לסגנונות ציור כלליים. בנוסף, הממשק אמנם כולל צינור עבודה משני של תמונה לתמונה לטובת הגדלה, אך הוא לא כולל עריכה חופשית של תמונות שאתם מעלים מהמחשב. הפעלת מנגנון ההגדלה והגדלת כמות הצעדים גם מאריכות את זמן ההמתנה בצורה מורגשת תחת חומרת הרשת השיתופית.

איך מריצים

מקלידים הנחיה בתיבת הטקסט הראשית ולוחצים על כפתור Generate כדי להתחיל בתהליך. הריצה מבוצעת על גבי חומרת zero-a10g שמקצה כרטיס גרפי לפי דרישה, כך שאין צורך בהתקנה אך ייתכן שתמתינו זמן קצר לעליית החומרה או בתור יחד עם משתמשים אחרים. פס התקדמות מציג את קצב הריצה בזמן אמת, והתמונה מופיעה מיד בסיום. אין כאן חובת תשלום או דרישה לחשבון מיוחד כדי ליצור תמונה בסיסית.

pip install -U huggingface_hub
hf download Linaqruf/animagine-xl

הקבצים

31 קבצים במאגר, 25.9 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

• unet/diffusion_pytorch_model.safetensors10.3 GB
• animagine-xl.safetensors6.9 GB
• unet/diffusion_pytorch_model.fp16.safetensors5.1 GB
• text_encoder_2/model.safetensors2.8 GB
• text_encoder_2/model.fp16.safetensors1.4 GB
• text_encoder/model.safetensors492.3 MB
• vae/diffusion_pytorch_model.safetensors334.6 MB
• text_encoder/model.fp16.safetensors246.1 MB
• vae/diffusion_pytorch_model.fp16.safetensors167.3 MB
• sample_images/image2.png1.8 MB
• sample_images/image1.png1.6 MB
• sample_images/image4.png1.4 MB
• sample_images/image3.png1.2 MB
• tokenizer/vocab.json1.1 MB
• tokenizer_2/vocab.json1.1 MB
• tokenizer/merges.txt524.6 KB
• tokenizer_2/merges.txt524.6 KB
• Animagine_XL_demo.ipynb322.4 KB
• animagine_xl_workflow.json11.6 KB
• README.md8.3 KB
• unet/config.json1.7 KB
• .gitattributes1.7 KB
• tokenizer/tokenizer_config.json737 B
• tokenizer_2/tokenizer_config.json725 B
• vae/config.json607 B
• model_index.json582 B
• text_encoder_2/config.json570 B
• text_encoder/config.json560 B
• scheduler/scheduler_config.json479 B
• tokenizer/special_tokens_map.json472 B
• tokenizer_2/special_tokens_map.json460 B

הרישיון

הקוד מופץ תחת רישיון mit שמאפשר שימוש חופשי לחלוטין, כולל העתקה, שינוי והפצה מסחרית. לגבי התמונות שאתם יוצרים, הרישיון מכסה את קוד הממשק ולא מגביל את הפלטים, אך מומלץ לבדוק את תנאי השימוש של מודל הבסיס עצמו לפני שימוש מסחרי ביצירות.

• שימוש מסחרי
• שינוי הקוד
• מגבלות שימוש ברישיון

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗