GPT
הוספת כלי
L

lora

קוד פתוח

JujoHotarumit,openrail2023-07-10

  • diffusers
  • anime
  • art
  • stable-diffusion
  • stable-diffusion-diffusers

מאגר של מאות מתאמי LoRA קטנים למודלי תמונה, שנועדו לכפות תווי פנים מוגדרים כמו צורת אישונים, זוויות פה והבעות אנימה בלי להסתמך רק על פרומפטים.

  • 3.7 GBמשקל הקבצים
  • 12,337הורדות בחודש
  • 351לייקים

מה זה

הריפו הזה הוא לא מודל בסיס יחיד אלא מחסן של 906 קבצים במשקל כולל של 3.7 ג'יגה-בייט. בפנים יש עשרות מתאמי LoRA ממוקדים לסגנון איור יפני, שמטפלים באלמנטים שפרומפטים רגילים מתקשים לייצב. במקום להיאבק עם מילים כדי לקבל אישונים בצורת כוכב, הטיה מדויקת של גבות או פה בצורת הגייה מסוימת, טוענים את המתאם הספציפי על גבי צ'קפוינט קיים.

הגישה פה שונה ממתאמים שמנסים לשנות סגנון שלם. כל קובץ מתמקד במיקרו-הבעה, החל מחצי עין ועד שינוי גודל הפה עם משקולות חיוביות ושליליות. בנוסף להבעות יש מתאמים טכניים לתאורה קדמית, הוספת קווי מהירות של מנגה או כוונון קונטרסט, כולם נבדקו תחת הגדרות עבודה של CFG Scale 7 ו־Clip skip 1.

מתאים ל

  • ייצוב הבעות דמות

    שומר על מראה קבוע של עיניים סגורות בחיוך או גבות מוטות, בלי שהפרומפט ייצר בטעות קווים עבים מדי.

  • עיני הטרוכרומיה

    קיבוע מדויק של שילוב צבעי עיניים שונים בין ימין ושמאל מתוך 12 שילובים מוגדרים מראש.

  • אפקטי קומיקס וקטוריים

    הוספת קווי ריכוז, הפיכת דמות למראה גזיר נייר תלת-ממדי או שינוי קונטרסט ישירות בתהליך הדיפוזיה.

איפה זה נופל

חלק מהמתאמים דורשים עבודה עדינה כדי לא לעוות את שאר הפנים, ובכרטיס מצוין בפירוש שחלקם מגיעים עם מוזרויות תפעוליות שמחייבות קריאה של דפי ההסבר הייעודיים. בנוסף, הכל מאומן סביב קונבנציות חזותיות של אנימה ומנגה, כך שאין מה לנסות להלביש אותם על תמונות פוטוריאליסטיות. התיעוד המלא מפוזר בתיקיות משנה וחלקו ביפנית בלבד, מה שמקשה על אוטומציה מהירה.

שאלות
נפוצות

האם צריך להוריד את כל 906 הקבצים כדי להשתמש במודל?

לא. מדובר באוסף שבו כל קובץ משמש כמתאם נפרד להבעה או אפקט מסוים. נכנסים לתיקייה הרצויה ומורידים רק את קובץ ה־LoRA הרלוונטי לצורך שלכם.

מהן הגדרות הריצה המומלצות למתאמים האלה?

היוצר מציין כי מרבית הקבצים פותחו ונבדקו על ערך CFG Scale של 7 יחד עם Clip skip 1. שימוש בערכים אחרים עלול לפגוע בהשפעה של ההבעה על התוצר.

איך מריצים

טוענים את הקבצים הבודדים דרך ספריית diffusers או בממשקי תמונה תואמי SD. מכיוון שמדובר במתאמים נקודתיים, לא צריך מחשב-על כדי לטעון אותם, וכל כרטיס מסך שיודע להריץ את מודל הבסיס שלכם יחזיק גם את השכבה הנוספת הזו בלי תוספת זיכרון מורגשת.

אין סיבה להוריד את כל 3.7 הג'יגה-בייט בבת אחת. מורידים רק את הקבצים של ההבעות שרלוונטיות לפרויקט, ובודקים אותם מקומית. אין למאגר הזה שירות ענן או נקודת קצה רשמית, כך שאם אתם עובדים ב־API מרוחק תצטרכו להעלות את קובצי המשקולות לתשתית הפרטית שלכם.

from diffusers import DiffusionPipeline

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

הקבצים

906 קבצים במאגר, 3.7 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

המאגר מופץ ברישוי כפול של MIT או CreativeML Open RAIL-M, לפי בחירתכם. רישיון MIT מתיר שימוש מסחרי, שינוי והפצה כמעט ללא הגבלה. אם בוחרים במסלול ה־Open RAIL-M, חלות מגבלות השימוש ההוגן המוכרות שלו. היוצר ציין שאין צורך באישור מראש או בדיווח לאחר השימוש.

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗