Pony_Diffusion_V6_XL
קוד פתוחLyliaEnginecdla-permissive-2.02024-05-25
התאמה אישית של SDXL שמתמחה באיורי אנימה, פוני ודמויות פרוותיות. הוא מושך משתמשים בזכות הבנה עמוקה של תגיות ספציפיות ויכולת לייצר תוכן מפורש ללא צורך בפרומפטים שליליים ארוכים.
- 6.8 GBמשקל הקבצים
- 276,809הורדות בחודש
- 169לייקים
מה זה
מדובר באימון המשך על בסיס SDXL שעבר כוונון על גבי כ־2.6 מיליון תמונות. המאגר חולק באופן שווה בין תכנים נקיים למפורשים, ובין סגנונות אנימה, קריקטורה, פוני ודמויות פרוותיות. כמחצית מהתמונות תויגו עם תיאורים טבעיים מפורטים, מה שמאפשר לו להבין משפטים רגילים לצד תגיות קצרות. הוא שונה ממודלי SDXL כלליים בכך שהוא מכיר מגוון עצום של דמויות בדיוניות נידחות ויודע להרכיב אינטראקציות מורכבות ביניהן.
במקום להסתמך על רשימות ארוכות של מילות איכות גנריות כמו ביצירת מופת, הוא עובד עם מערכת דירוג פנימית שמבוססת על תגיות ציון. השיטה הזו מכריחה אתכם להשתמש ברצף מוגדר מראש כדי לקבל את הרזולוציה והפרטים הגבוהים ביותר. אם המטרה שלכם היא ריאליזם מערבי או צילום טבעי, אין לכם מה לחפש כאן. התוצאות תמיד ייטו לסגנונות אנימציה ואיור, ושם בדיוק הוא מציג דיוק שקשה למצוא במודלים אחרים בעולם הקוד הפתוח.
מתאים ל
- איור דמויות פרוותיות וחיות
הוא אומן במיוחד על זיהוי מינים, אנטומיה בדיונית וסגנונות ציור של קהילות אלו.
- הפקת אמנות דיגיטלית בסגנון
המאגר כולל סדרות ודמויות רבות, ומאפשר יצירת סצנות מורכבות מטקסט רגיל.
- יצירת תוכן מפורש למבוגרים
חצי מנתוני האימון מיועדים למצבים אלו, והוא מגיב ישירות לתגיות ייעודיות.
איפה זה נופל
יש פה פגם אימון ידוע שהיוצרים לא תיקנו בזמן. המודל נוטה לייצר חתימות מזויפות של אמנים בפינות התמונה, ואי אפשר להעיף אותן לגמרי בעזרת פרומפט שלילי. הפתרון היחיד הוא תיקון אזורי ידני. בנוסף, חובה להשתמש במחרוזת תגיות איכות ארוכה ומסורבלת בכל בקשה, כי קיצורים פשוטים נותנים תוצאות חלשות מדי. אם אתם מחפשים יצירה חלקה בלחיצת כפתור בלי להנדס את הפרומפט לפי הדרישות המדויקות שלו, הוא יאכזב אתכם.
שאלות
נפוצות
למה התמונות שיוצאות נראות כמו כתמי צבע מטושטשים?
הסיבה היא כמעט תמיד הגדרת קליפ לא מתאימה. חובה להגדיר clip skip בערך של 2 או מינוס 2 בתוכנה שבה אתם מריצים, אחרת שכבות הפענוח לא קוראות נכון את הטקסט.
האם צריך להוסיף רשימה ארוכה של מילים שליליות כדי לקבל איכות טובה?
אין צורך בפרומפט שלילי עמוס במודל הזה. הוא תוכנן להגיב למחרוזת תגיות האיכות score בתחילת הפרומפט הרגיל, וזה מספיק כדי לקבל תמונה נקייה בלי מילות שלילה.
איך מריצים
כדי להריץ אותו מקומית צריך מאיץ גרפי שמסוגל להתמודד עם ארכיטקטורת SDXL, כלומר לפחות 12 גיגה בייט של זיכרון וידאו, כאשר 16 גיגה בייט ומעלה יתנו לכם עבודה רציפה בלי חנק. הקבצים שוקלים 6.8 גיגה בייט בסך הכול, והרצה שלהם מתבצעת דרך ספריית diffusers או ממשקים תומכים. חובה להגדיר דילוג קליפ של שתיים, אחרת תקבלו מריחות צבע חסרות צורה במקום תמונה ברורה.
היוצרים ממליצים לעבוד עם דוגם אוילר איי, 25 צעדים ורזולוציה של 1024 על 1024 פיקסלים. אם אין לכם כרטיס מתאים בשרת או במחשב, כדאי לשקול קריאה לשירותים חיצוניים כמו אתרי שיתוף מודלים שמחזיקים תשתית ייעודית, במיוחד כשתהליך היצירה של קבצים בגודל הזה גוזל זמן רב על חומרה חלשה.
from diffusers import DiffusionPipeline
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("LyliaEngine/Pony_Diffusion_V6_XL")
img = pipe("a photo").images[0]הקבצים
5 קבצים במאגר, 6.8 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.
הרישיון
למרות שמצוין רישיון קוד פתוח מתירני, היוצרים הוסיפו סעיף מגביל שאוסר הרצה של המודל באתרים או יישומים שגובים כסף על יצירת תמונות או מציעים מסלולים בתשלום. המגבלה הזו חלה גם על מודלים שנגזרו ממנו. כדי להכניס אותו למוצר מסחרי צריך לקבל מהם אישור מפורש במייל.