GPT
הוספת כלי
G

Grapefruit

קוד פתוח

iZELX1creativeml-openrail-m2023-01-31

  • diffusers
  • Grapefruit
  • stable diffusion
  • stable diffusion diffusers
  • text-to-image

מודל תמונה שמכוון ספציפית לסגנון הנטאי ואנימה רך ובהיר. מי שמוריד אותו מחפש בדיוק את הקו הוויזואלי הזה ליצירת תוכן מבוגרים מבוסס טקסט באנגלית.

  • 31.5 GBמשקל הקבצים
  • 484הורדות בחודש
  • 149לייקים

מה זה

מדובר במודל text to image שנוצר במקור על ידי המשתמש ikena והועלה לכאן עם תמיכה בספריית diffusers. הוא מתמקד באיורי אנימה ובדגש על תוכן למבוגרים, ומציע סגנון מובחן שמוגדר כבהיר ורך יותר מפתרונות מקבילים בז'אנר. לצד הגרסה הראשית קיימת גם וריאציית lemon, שמכוונת להפיק איורים מעט פחות בוטים אך עשויה להיראות טוב יותר בחלקים מסוימים של התמונה.

הפרויקט הזה לא מתיימר להיות כלי רב תכליתי גנרי. הוא מכוון לקהל שרוצה תוצאות מדויקות בסגנון יפני מצויר, ומסתמך על פרומפטים מפורטים ומילות איכות באנגלית כדי להוציא פרטים נקיים.

מתאים ל

  • איורי אנימה בסגנון רך

    הוא אומן על מראה בהיר ומעודן שמתאים לדמויות מצוירות עם תאורה פתוחה וצבעים רכים.

  • יצירת תוכן הנטאי ומבוגרים

    התמחות ייעודית בתחום ה־nsfw בלי צורך באימון נוסף או בפרומפטים מורכבים במיוחד.

  • ניסויי שילוב עם diffusers

    המשקלים ארוזים לעבודה ישירה בספרייה המוכרת, מה שמקל על שילוב בסקריפטים מוכנים.

איפה זה נופל

המודל מיועד מראש לאנימה ולהנטאי, כך שלא תפיקו ממנו תמונות פוטו ריאליסטיות סבירות. הוא מבין אנגלית בלבד ולא יגיב לפרומפטים בעברית. יש כאן גם בעיית תחזוקה טכנית ידועה שמובילה לקריסת תצוגה ולתמונות שחורות בלי הגדרה ידנית מתאימה של VAE. אל תבנו עליו לאיורים כלליים בלי לבדוק קודם אם הסגנון הקיצוני מתאים לקהל שלכם.

שאלות
נפוצות

למה התמונות שנוצרות יוצאות שחורות לגמרי?

זה באג מוכר שקשור לחישוב ה־VAE על כרטיסי מסך מסוימים. כדי לפתור את זה יש להפעיל את הממשק עם הארגומנט no half vae, ולוודא שקובץ ה־VAE מוגדר כראוי לצד קובץ המודל.

האם חייבים להוריד את כל 31.5 הגיגה בייט?

לא תמיד. המאגר מכיל גרסאות שונות וקבצים בפורמטים מגוונים, כולל גרסת lemon וגרסאות safetensors שונות. אם אתם צריכים רק גרסה ספציפית, אפשר להוריד רק את הקבצים הרלוונטיים לה ולא את כל המאגר.

איך מריצים

ההורדה כבדה מאוד ותופסת 31.5 גיגה בייט שמחולקים לחמישה עשר קבצים, כך שצריך כונן מהיר ומספיק מקום פנוי רק בשביל ההתקנה. כדי להריץ אותו מקומית בצורה סבירה תצטרכו כרטיס מסך עם זיכרון גרפי ייעודי, כאשר שימוש ב־diffusers יאפשר לטעון את המשקלים ישירות בקוד פייתון.

בכרטיס מציינים שחובה לחבר לקובץ רכיב VAE, וממליצים על זה של AnythingV3. אם אתם עובדים בממשק ווב ונתקלים בתמונות שחורות לחלוטין, תצטרכו להוסיף את הדגל no half vae לשורת הפקודה כדי לעקוף את הבאג. אם אין לכם חומרה מתאימה, הורדה של עשרות גיגה בייטים למחשב האישי תהיה סיוט שעדיף להחליף בשרת ענן ייעודי.

from diffusers import DiffusionPipeline

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("iZELX1/Grapefruit")
img = pipe("a photo").images[0]

הקבצים

15 קבצים במאגר, 31.5 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון הוא creativeml-openrail-m, שמאפשר שימוש מסחרי עקרוני אבל כולל הגבלות שימוש הדוקות על הפקת תוכן מזיק, בלתי חוקי או פוגעני. אם אתם משלבים אותו במוצר, אתם מחויבים להעביר את תנאי הרישיון הלאה למשתמשי הקצה שלכם ולוודא שהתכנים שנוצרים לא מפרים את הסעיפים האסורים.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • מגבלות שימוש ברישיון

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗