GPT
הוספת כלי
D

dreamshaper-xl-lightning

קוד פתוח

Lykonopenrail++2024-02-21

  • diffusers
  • safetensors
  • stable-diffusion
  • stable-diffusion-diffusers
  • stable-diffusion-xl

גרסה מהירה במיוחד של מודל יצירת תמונות מבוסס SDXL, שמייצרת פלט בארבעה צעדים בלבד. מתאים למי שחייב מהירות גבוהה ורוצה לחסוך זמני עיבוד בשרת בלי לשלם על מודל כבד בהרבה.

  • 2.6Bפרמטרים
  • 32.3 GBמשקל הקבצים
  • 13,815הורדות בחודש
  • 82לייקים

מה זה

מדובר בהתאמה ממוקדת של המודל המוכר Stable Diffusion XL Base 1.0, שמיועדת ליצירת תמונות מטקסט. ההבדל המרכזי פה לעומת מודלים רגילים באותו סדר גודל הוא שיטת הברק, שדוחסת את תהליך הרינדור ומאפשרת למודל להגיע לתוצאה ברורה בפחות צעדי חישוב.

קוד ההרצה הרשמי מראה יצירת תמונה מלאה בארבעה צעדים בלבד עם guidance scale נמוך של 2, במקום עשרות צעדים כמקובל בדרך כלל. המודל מתמקד בשפה האנגלית, ומי שמשתמש בו מקבל תמונות במהירות שמתאימה לתהליכים שדורשים זמני תגובה קצרים יחסית, תוך שימוש בספריית diffusers הסטנדרטית.

מתאים ל

  • מחוללי תמונות בזמן אמת

    ארבעה צעדי חישוב בלבד מאפשרים לקבל תוצאה מהירה ישירות בממשק המשתמש בלי להמתין שניות ארוכות.

  • יצירת פרוטוטייפים מהירה

    מאפשר לבדוק רעיונות ויזואליים באנגלית בקצב גבוה ובלי לשרוף משאבי שרת יקרים.

  • שרתי בדיקה מקומיים

    שילוב ישיר בספריית diffusers עם גרסת fp16 מאפשר בדיקות פיתוח מהירות על חומרה תומכת.

איפה זה נופל

היוצר לא שיתף מדדי ביצועים רשמיים או בדיקות השוואתיות בכרטיס המודל. המודל מוגבל לאנגלית בלבד, כך שטקסטים בעברית לא יעבדו בלי תרגום מראש. יצירה בארבעה צעדים עלולה לפעמים לפגוע בפרטים עדינים לעומת מודלים שעושים עשרות צעדים, ולכן צריך לבדוק היטב את איכות התמונות על התרחישים שלכם לפני הטמעה.

שאלות
נפוצות

האם המודל מבין הוראות בעברית?

לא. המודל אומן ותומך רק בשפה האנגלית. אם המוצר שלכם פונה לישראלים, תצטרכו לתרגם את הטקסט לאנגלית לפני ששולחים אותו למודל.

כמה צעדי חישוב מומלץ להגדיר בהרצה?

ההגדרה הרשמית בקוד ההרצה של המודל היא 4 צעדים בלבד עם guidance scale בערך 2. מעבר לכך עלול לא לשפר את התוצאה ואף לעוות אותה.

האם אפשר להשתמש במודל הזה באפליקציה מסחרית?

כן, רישיון openrail++ מאפשר שימוש מסחרי תחת תנאי הרישיון. חובה לוודא שהשימוש לא מפר את רשימת האיסורים של הרישיון, ולהעביר את תנאיו למשתמשים.

איך מריצים

כדי להריץ אותו צריך פייתון עם חבילות diffusers, transformers ו־accelerate, יחד עם כרטיס מסך תומך CUDA. הקבצים שוקלים בסך הכול 32.3 גיגהבייט וכוללים גרסת fp16, כך שצריך כרטיס מסך עם זיכרון וידאו מספק ומקום פנוי בדיסק.

הקריאה בקוד משתמשת בסקדיולר DPMSolverMultistepScheduler. אם אין לכם חומרה ייעודית עם מספיק זיכרון להחזיק מודל כזה של 2.6 מיליארד פרמטרים, זול ונוח יותר לשלוח בקשות לשרת מרוחק במקום להחזיק מכונה ייעודית שרצה כל הזמן.

from diffusers import DiffusionPipeline

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("Lykon/dreamshaper-xl-lightning")
img = pipe("a photo").images[0]

הקבצים

26 קבצים במאגר, 32.3 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון הוא openrail++. הוא מאפשר שימוש מסחרי ומחקר, אך מטיל מגבלות מפורשות על שימושים מסוכנים, פוגעניים או מטעים. אם אתם משלבים אותו במוצר מסחרי, אתם מחויבים להעביר הלאה את אותם תנאים ומגבלות לרוכשים או למשתמשי הקצה שלכם.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • מגבלות שימוש ברישיון

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗