GPT
הוספת כלי
T

toyboxflux

קוד פתוח

renderartistbigcode-openrail-m2024-10-10

  • diffusers
  • text-to-image
  • lora

המודל הזה יוצר תמונות של חפצים ואנשים בסגנון צעצועי תלת מימד חמוד. מורידים אותו כשרוצים להלביש על פלוקס אסתטיקה ספציפית שמשלבת מראה פלסטיקי עם קווי מתאר של חוברת צביעה.

  • 593 MBמשקל הקבצים
  • 91הורדות בחודש
  • 112לייקים

מה זה

מדובר באימון לורה למודל פלוקס שנבנה על בסיס רעיון פשוט. היוצר ערבב משקולות של לורה תלת מימדית קיימת עם לורה של חוברת צביעה, ראה שהתוצאה מעניינת, ובחר כ־71 תמונות שנוצרו כולן על ידי בינה מלאכותית כדי לאמן את הגרסה הזו. האימון רץ לאורך 25 אפוקים ו־2,486 צעדים, עם ממד ואלפא של 32. התוצאה מייצרת חפצים ודמויות אנושיות שנראים כמו צעצועים מלוטשים ומעוצבים.

חוץ מצעצועים רגילים, היוצר גילה שהמשקולות האלו משפרות גם רינדורים תלת מימדיים של חללים פנימיים ועיצוב פנים. כדי לקבל את הסגנון צריך להשתמש במילות הפעלה כמו t0yb0x או תיאורים כמו simple toy design, מומלץ להחזיק את העוצמה של הלורה בין 0.7 ל־0.9, ולעבוד עם דוגמים מסוג יולר או דאיס.

מתאים ל

  • אייקונים ונכסים למשחקים

    הוא מייצר חפצים מבודדים שנראים כמו צעצועי תלת מימד פלסטיקיים וחמודים.

  • רינדור חללים ועיצוב פנים

    הלורה מוסיפה מראה נקי ומעובד לרינדורים של חדרים וחללים סגורים.

  • דמויות מאוירות לאפליקציות

    הוא מפיק דמויות אנושיות בגימור צעצוע מלוטש שמתאים לממשקים צבעוניים.

איפה זה נופל

הבעיה המרכזית כאן היא סט האימון. היוצר השתמש ב־71 תמונות סינתטיות בלבד, בלי שום דאטה חיצוני מהעולם האמיתי. בגלל המחסור הזה בדאטה, חיות מניבות תוצאות לא אחידות ולפעמים מתעוותות לגמרי. בנוסף, מי שבונה על גרסה יציבה צריך לקחת בחשבון שהיוצר כבר הצהיר על כוונה להוציא גרסה שנייה עם עוד תמונות, כך שהסגנון הנוכחי עשוי להשתנות בעדכונים הבאים.

שאלות
נפוצות

האם המודל יצליח לייצר חיות מחמד או חיות בר בסגנון הזה?

לא כדאי לבנות על זה. הכרטיס מודה בפירוש שבסט האימון כמעט לא היו חיות, ולכן התוצאות איתן הן עניין של מזל. עדיף להגביל את השימוש לחפצים או לבני אדם.

איזה הגדרות מומלץ לשים כדי לקבל את הסגנון המובטח?

היוצר ממליץ על דוגם יולר או דאיס, כוח לורה בין 0.7 ל־0.9, ושילוב מילות המפתח t0yb0x יחד עם simple toy design או 3D render בתוך הפרומפט.

איך מריצים

כדי להריץ את זה אתם צריכים סביבת דיפיוזרס או ממשק מקומי שתומך בפלוקס ובטעינת לורות. הקבצים שוקלים בסך הכול 593 מגה בייט, כך שההורדה מהירה מאוד, אבל העומס האמיתי על הברזלים מגיע מפלוקס עצמו. אם אין לכם כרטיס מסך עם מספיק זיכרון וידאו להרצת המודל הבסיסי, אין טעם להוריד את המשקולות למחשב האישי.

במצב כזה עדיף לשלוח את הפרומפט לשירות ענן שמחזיק מודל בסיס מוכן ומאפשר להזריק לו קובצי סייפטנסורס חיצוניים. אם החומרה שלכם כבר מריצה פלוקס באופן שוטף, פשוט זורקים את הקובץ לתיקיית המודלים ומפעילים עם מילת הטריגר.

from diffusers import DiffusionPipeline

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

הקבצים

14 קבצים במאגר, 593 MB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון המדווח הוא bigcode-openrail-m. הוא מתיר שימוש חופשי וגם מסחרי, אבל כולל הגבלות שימוש שמטרתן למנוע פגיעה, אפליה או פעילות זדונית. אם אתם משלבים את זה במוצר, אתם חייבים להעביר את תנאי הרישיון הלאה למשתמשי הקצה שלכם.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • מגבלות שימוש ברישיון

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗