openjourney

מה זה

מדובר במודל יצירת תמונות מטקסט של חברת פרומפט הירו, שמבוסס על אימון נוסף של סטייבל דיפיוז'ן על גבי תמונות שנוצרו במידג'רני. המטרה המרכזית שלו היא לשחזר את הקו הוויזואלי, התאורה והקומפוזיציות המאפיינות את גרסה ארבע של הכלי הסגור ההוא, ישירות מתוך סביבת קוד פתוח.

כדי להפעיל את הסגנון הייחודי שלו צריך להוסיף את המחרוזת mdjrny-v4 style לתוך הפרומפט. הוא עובד דרך ספריית diffusers הרגילה בדיוק כמו כל מודל סטייבל דיפיוז'ן סטנדרטי, מה שאומר שאפשר לשלב אותו בצורה פשוטה בצנרות עבודה קיימות בלי צורך בכלים מיוחדים.

מתאים ל

• איורי קונספט למשחקים

  יצירה מהירה של דמויות וסביבות בסגנון אמנותי עשיר שמאפיין את מידג'רני, ישירות בקוד שלכם.

• תמונות אווירה ושיווק

  הפקת דימויים ויזואליים עם תאורה דרמטית לפוסטים או לאתרים בלי לשלם על שירות ענן סגור.

• צנרות יצירה מקומיות

  שילוב המודל בתהליכי אוטומציה סגורים בתוך הארגון באמצעות ספריית diffusers הסטנדרטית.

איפה זה נופל

המודל תומך רשמית באנגלית בלבד, כך שפרומפטים בעברית פשוט לא יעבדו כמו שצריך. מעבר לזה, אם תשכחו להוסיף את מילות הקסם mdjrny-v4 style בתחילת התיאור, תקבלו פלט שנראה כמו סטייבל דיפיוז'ן רגיל לחלוטין וללא שום ערך מוסף מהאימון הייחודי. היוצרים לא מפרסמים מדדי ביצועים מספריים או מבחני השוואה רשמיים, אלא רק תמונות הדגמה ספורות מול מודל הבסיס.

אותה משפחה

openjourney יצא ב־2 גרסאות שיש להן עמוד כאן. אלה האחרות, לפי כמה מורידים אותן.

איך מריצים

ההרצה נעשית באמצעות פייתון וספריית diffusers של האגינג פייס, כשהמודל נטען ישירות לכרטיס מסך עם תמיכה בחישובי חצי דיוק. הקבצים שוקלים 14.6 ג'יגה בייט בסך הכול, כך שצריך לוודא שיש מספיק נפח אחסון פנוי וכרטיס מסך ייעודי כדי לייצר תמונות בזמן סביר.

היוצרים מציעים גם גרסת לורה קלה יותר וגרסה מתקדמת יותר בשם openjourney v4, לצד אפשרות לייצא לפורמטים כמו ONNX או MPS למק. אם אין לכם חומרה גרפית מקומית מתאימה, קיים גם מרחב התנסות חינמי בהאגינג פייס ספייסס שמאפשר לבדוק אותו בלי להוריד את המשקלים.

from diffusers import DiffusionPipeline

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

הקבצים

24 קבצים במאגר, 14.6 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

• unet/diffusion_pytorch_model.bin3.4 GB
• unet/diffusion_pytorch_model.safetensors3.4 GB
• mdjrny-v4.ckpt2.1 GB
• mdjrny-v4.safetensors2.1 GB
• safety_checker/pytorch_model.bin1.2 GB
• safety_checker/model.safetensors1.2 GB
• text_encoder/pytorch_model.bin492.3 MB
• model.safetensors492.3 MB
• text_encoder/model.safetensors492.3 MB
• vae/diffusion_pytorch_model.bin334.7 MB
• vae/diffusion_pytorch_model.safetensors334.6 MB
• tokenizer/vocab.json1.1 MB
• tokenizer/merges.txt524.6 KB
• safety_checker/config.json4.8 KB
• README.md2.7 KB
• .gitattributes1.5 KB
• tokenizer/tokenizer_config.json806 B
• unet/config.json743 B
• text_encoder/config.json612 B
• vae/config.json547 B
• model_index.json541 B
• tokenizer/special_tokens_map.json472 B
• feature_extractor/preprocessor_config.json342 B
• scheduler/scheduler_config.json308 B

הרישיון

הרישיון הוא creativeml-openrail-m, המאפשר שימוש מסחרי חופשי למדי, אך מחייב עמידה ברשימת הגבלות שימוש ספציפיות שנועדו למנוע פגיעה, אפליה או הטעיה. אם אתם משלבים אותו במוצר מסחרי, עליכם לוודא שהשימושים של המשתמשים שלכם לא מפרים את ההגבלות האלה ושאתם מצרפים עותק מתנאי הרישיון.

• שימוש מסחרי
• שינוי הקוד
• מגבלות שימוש ברישיון

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗