GPT
הוספת כלי
R

RealVisXL_V5.0_Lightning

קוד פתוח

SG161222openrail++2024-09-02

  • diffusers
  • safetensors
  • endpoints_compatible

גרסת בזק שמייצרת תמונות פוטו-ריאליסטיות בחמישה צעדים בלבד. מתאים למי שחייב מהירות הפקה גבוהה בלי לשרוף שעות עיבוד על כל תמונה.

  • 2.6Bפרמטרים
  • 38.8 GBמשקל הקבצים
  • 18,834הורדות בחודש
  • 62לייקים

מה זה

מדובר במודל מבוסס SDXL עם 2.6 מיליארד פרמטרים שמכוון ישירות לפוטוריאליזם, ומסוגל להוציא תכנים רגילים ותכנים למבוגרים. השם Lightning מסגיר את היתרון הגדול שלו לעומת מודלים מקבילים: הוא עובד על חמישה צעדי דגימה עם ערכי CFG נמוכים מאוד של 1.0 עד 2.0, בניגוד לעשרות צעדים שדורשים מודלים רגילים במשקל הזה.

המשמעות בפועל היא זמן יצירה קצר במיוחד לכל תמונה. במקום להמתין לעיבוד כבד, המודל פותר את התמונה כמעט מיד, מה שמתאים לפסי ייצור תמונות או שירותים שדורשים תגובה מהירה למשתמש.

מתאים ל

  • ייצור תמונות בזמן אמת

    חמישה צעדי דגימה מאפשרים להחזיר תמונה למשתמש תוך שניות בודדות.

  • הדמיות פוטוריאליסטיות

    מכוון ישירות לסגנון צילום אמיתי במקום מראה מצויר או מלאכותי.

  • הפקת תוכן למבוגרים

    המודל אומן ויודע לייצר תכנים אלה ללא חסימות פנימיות.

איפה זה נופל

היוצר מצרף רשימת פרומפט שלילי ארוכה מאוד שמסגירה את נקודות התורפה: נטייה לעיוותים באנטומיה, בעיות באצבעות ובידיים, פגמים בשיניים ובאישונים, ומראה של רינדור תלת-ממדי כשלא מכוונים אותו נכון. בנוסף, בגלל שמדובר במודל שמייצר גם תוכן למבוגרים ואין לו פילטר מובנה, אי אפשר לשלב אותו במוצר לקהל הרחב בלי להקים שכבת סינון ובקרה משלכם לפני שהתוצאה מגיעה למשתמש.

שאלות
נפוצות

איזה כרטיס מסך צריך בשביל להריץ אותו במחשב?

בגלל שמדובר בארכיטקטורת SDXL של 2.6 מיליארד פרמטרים, תצטרכו כרטיס מסך עם לפחות 12 עד 16 גיגה זיכרון ייעודי כדי לייצר תמונות ברזולוציה טובה בלי לקבל שגיאות זיכרון.

למה ערך ה־CFG המומלץ נמוך כל כך?

מודלים מסוג Lightning מאומנים להגיע לתוצאה סופית במספר צעדים זעיר. ערכי CFG מעל 2.0 יגרמו לתמונה להישרף וייצרו עיוותים קשים בצבעים ובפרטים.

איך מריצים

אתם מריצים אותו ישירות דרך ספריית diffusers בפייתון, אבל תצטרכו להכין מראש מקום בדיסק, כי כלל הקבצים שוקלים כמעט 39 גיגה-בייט. בריצה מקומית תצטרכו כרטיס מסך עם לפחות 12 עד 16 גיגה זיכרון כדי להחזיק ארכיטקטורת SDXL בלי לקרוס.

הגדרות הדגימה המומלצות הן DPM++ SDE Karras בחמישה צעדים, ואפשר להוסיף Hires Fix של שלושה צעדים עם מודל הגדלה כמו UltraSharp. אם אין לכם חומרה ייעודית כזו בענן או במשרד, עדיף להשתמש בגישה דרך פלטפורמות כמו Mage.Space שמארחות אותו.

from diffusers import DiffusionPipeline

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("SG161222/RealVisXL_V5.0_Lightning")
img = pipe("a photo").images[0]

הקבצים

28 קבצים במאגר, 38.8 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

המודל מופץ תחת רישיון openrail++. הרישיון הזה מתיר שימוש מסחרי, אבל מחייב אתכם לעמוד בהגבלות שימוש מוגדרות ולא להשתמש בו לייצור תכנים פוגעניים או מזיקים לפי הכללים המצורפים למודל המקורי.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • מגבלות שימוש ברישיון

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗