wavyfusion

מה זה

מדובר במודל שנוצר באמצעות Dreambooth על גבי Stable Diffusion 1.5 יחד עם VAE מובנה, במטרה לייצר סגנונות מאוירים כלליים. היוצר אימן אותו על דאטה-סט מגוון שנע בין צילומים לציורים, מתוך כוונה לא להגביל את המשתמש לסגנון ויזואלי בודד אלא לתת מענה רחב לאיורים שונים.

כדי להפעיל את האפקט שלו, חייבים לכלול בטקסט את מילת ההפעלה wa-vy style. הכותב בחר באיות הזה בכוונה עם מקף, כי המילה wavy הרגילה גרמה למודל לצייר שיער גלי או גלי ים לא רצויים. אין כאן מדידות ביצועים מספריות או בנצ'מרקים פורמליים, אלא בדיקות ויזואליות בלבד שהיוצר שיתף, כולל דוגמאות שנבדקו עם הדוגמים euler_a ו־DPM++ 2M Karras.

מתאים ל

• איור דמויות

  מייצר פורטרטים בסגנון ציורי מגוון בעזרת טוקן ההפעלה הייעודי.

• נופים מאוירים

  מתאים לרקעים ולסביבות ויזואליות שדורשים מראה אומנותי ולא ריאליסטי.

• בדיקת רעיונות מהירה

  מאפשר לראות כיוון עיצובי בעזרת ממשק Gradio מוכן בלי התקנות מקומיות.

איפה זה נופל

הוא מבין רק אנגלית, כך שפרומפטים בעברית פשוט לא יעבדו. בנוסף, אם תשכחו להקליד wa-vy style או שתכתבו wavy בלי מקף, תקבלו גלי ים ושיער מתולתל במקום הסגנון המאויר. אין שום תיעוד על נתוני האימון המדויקים, ולכן חייבים לבדוק ידנית איך הוא מתמודד עם אנטומיה מורכבת לפני שסומכים עליו.

איך מריצים

טוענים את קובץ ה־ckpt או משתמשים בספריית diffusers ישירות בפייתון. 13.1 גיגה-בייט של קבצים דורשים כרטיס מסך סביר עם לפחות שמונה גיגה זיכרון כדי לעבוד בנוחות בלי תקיעות מקומיות.

אם יש לכם מחשב בלי כרטיס ייעודי, אין טעם לנסות להריץ אותו מקומית. עדיף לפתוח את ממשק ה־Gradio הקיים ב־Spaces או להרים מופע ענן קטן שמחזיק כרטיס מסך לזמן הרינדור בלבד.

from diffusers import DiffusionPipeline

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

הקבצים

26 קבצים במאגר, 13.1 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

• unet/diffusion_pytorch_model.bin3.4 GB
• unet/diffusion_pytorch_model.safetensors3.4 GB
• wa-vy-fusion_1.0.ckpt2.1 GB
• wa-vy-fusion_1.0.safetensors2.1 GB
• safety_checker/pytorch_model.bin1.2 GB
• text_encoder/pytorch_model.bin492.3 MB
• model.safetensors492.3 MB
• vae/diffusion_pytorch_model.bin334.7 MB
• vae/diffusion_pytorch_model.safetensors334.6 MB
• images/page2.jpg2.7 MB
• images/page3.jpg1.5 MB
• tokenizer/vocab.json1.1 MB
• images/page1.jpg752.1 KB
• tokenizer/merges.txt524.6 KB
• prompts_for_examples.md7.3 KB
• safety_checker/config.json4.9 KB
• README.md1.9 KB
• .gitattributes1.6 KB
• unet/config.json871 B
• tokenizer/tokenizer_config.json806 B
• text_encoder/config.json617 B
• model_index.json576 B
• vae/config.json576 B
• feature_extractor/preprocessor_config.json518 B
• tokenizer/special_tokens_map.json472 B
• scheduler/scheduler_config.json308 B

הרישיון

רישיון creativeml-openrail-m מתיר שימוש מסחרי, אך כולל הגבלות שימוש ספציפיות כמו איסור על יצירת תוכן פוגעני או מטעה. אם אתם משלבים אותו במוצר, אתם מחויבים לכלול את תנאי הרישיון המקוריים ולהעביר את ההגבלות האלה הלאה למשתמשי הקצה שלכם.

• שימוש מסחרי
• שינוי הקוד
• מגבלות שימוש ברישיון

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗