GPT
הוספת כלי
O

OrangeMixs

קוד פתוח

WarriorMama777creativeml-openrail-m2022-12-04

  • diffusers
  • stable-diffusion
  • text-to-image
  • endpoints_compatible

מאגר מיזוגים עצום ליצירת איורי אנימה, שמציע שילוב מדויק בין אנטומיה מציאותית לצביעה דו־ממדית נקייה. המודלים שבו פותרים עיוותי פנים ושרירים שהציקו בגרסאות קודמות.

  • 158 GBמשקל הקבצים
  • 831הורדות בחודש
  • 3,931לייקים

מה זה

המאגר מאגד עשרות מיזוגים מבוססי Stable Diffusion, שנבנו במקור עבור קהילת האנימה היפנית. המשפחה המרכזית כאן, AOM3, פותחה כדי לאחד מודלים של תוכן רגיל ומבוגר לקובץ יחיד, תוך בידוד שכבות ה־U-Net שגרמו בעבר להצללות מוגזמות ולתווי פנים קריפיים. לצדה תמצאו גרסאות כמו VividOrangeMix, שנועדו להחזיר את הצביעה השטוחה של מנגה כשרוצים להימנע ממראה תלת־ממדי.

בפועל, המודלים כאן נשענים על טכניקת U-Net Blocks Weight כדי לחלץ סגנונות ומרקמים בלי לדרוס את היכולת של המודל לעבוד טוב עם LoRA. קובצי המשקל כווצו ל־1.98 גיגה־בייט לקובץ באמצעות ModelToolkit, מה שמקל מאוד על טעינה נקודתית בלי להעמיס על הזיכרון.

מתאים ל

  • איורי אנימה מדויקים

    מייצר דמויות אנימה בפרופורציות נכונות בלי עיוותי שרירים או פנים ריאליסטיות מדי.

  • שילוב LoRA לדמויות

    גרסת AOM3A1B מגיבה היטב לתוספי LoRA קיימים של דמויות אנימה קיימות.

  • ציור בסגנון צבעי שמן

    גרסת AOM3A2 נשענת על Counterfeit 2.5 ומספקת רקעים אומנותיים עמוקים.

איפה זה נופל

המאגר הזה הוא גן עדן לחובבי מיזוגים אבל כאב ראש למוצר יציב. כמה מודלים נוצרו מטעויות מכוונות או ערבובי ניסוי, כמו AOM3B2 שמוגדר בגלוי כמודל טרול, וחלקם נשענים על מתכונים לא מתועדים עד הסוף.

בעיה קריטית נוספת היא שימוש בדליפות: המפתח מציין בגלוי שהמיזוגים כוללים נתונים של NAI, שאומנו על Danbooru ונחשבים למידע שדלף. אם אתם מכניסים את זה לפרויקט מסחרי, יש כאן חשיפה משפטית ברורה על זכויות יוצרים.

שאלות
נפוצות

איך להימנע מהורדה של כל ה־158 גיגה־בייט?

השתמשו בהורדה סלקטיבית ישירות מלשונית הקבצים, או הגדירו git sparse-checkout כדי למשוך רק את התיקייה הרצויה, למשל AbyssOrangeMix3.

איזו גרסה מתאימה לשימוש מסחרי?

רוב הגרסאות כפופות ל־OpenRAIL-M, אבל התרחקו מ־AOM3A1 שמכיל את ChilloutMix וחוסם שימוש מסחרי. עדיף לבחור ב־AOM3A1B במקומו.

איך מונעים מהמודל לייצר תוצאות מציאותיות מדי?

המפתח ממליץ לשמור על פרומפט שלילי פשוט, ולהימנע משימוש במילה 3D שעלולה לדרדר את התמונה לרמת סקיצה גולמית.

איך מריצים

בשום אופן אל תעשו clone לכל המאגר. יש בו 64 קבצים במשקל כולל של 158 גיגה־בייט שיסתמו לכם את הדיסק. מורידים רק את המשקל הספציפי שצריכים, למשל דרך הורדה ישירה מהעמוד או בעזרת sparse-checkout בגיט.

בזכות גודל של כ־2 גיגה־בייט למודל, אפשר להריץ אותו מקומית על כרטיס מסך ביתי עם 6 עד 8 גיגה־בייט VRAM ב־Automatic1111 או דרך diffusers. אם אתם רק רוצים לבדוק את הסגנון בלי להגדיר סביבה, יש ספייס פומבי ב־Gradio שמאפשר להתנסות בו ישירות.

from diffusers import DiffusionPipeline

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("WarriorMama777/OrangeMixs")
img = pipe("a photo").images[0]

הקבצים

64 קבצים במאגר, 158 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון הרשמי הוא CreativeML OpenRAIL-M, שמתיר שימוש מסחרי והפצה בתנאי שמצרפים את מגבלות השימוש המקוריות. עם זאת, גרסת AOM3A1 כוללת את ChilloutMix ולכן חל עליה רישיון DreamLike שאוסר שימוש מסחרי לחלוטין. בגלל נוכחות משקלים ממקורות שנויים במחלוקת כמו NAI, שימוש מסחרי מחוץ למחקר אישי דורש זהירות רבה.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • מגבלות שימוש ברישיון

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗