/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
CreativeML OpenRAIL-M
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
9 фев 2023

anime-anything-promptgen-v2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

GPT-2, дообученная на безопасных аниме-промптах для генерации описаний, используемых при создании аниме-изображений.

591скачиваний за 30 дней63лайкавеса обновлены16 мар 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

FredZhang7/anime-anything-promptgen-v2 — языковая модель на базе GPT-2, обученная автором на 80 000 уникальных безопасных аниме-промптов из Safebooru. Модель предназначена для генерации текстовых промптов для создания аниме-изображений, например, по короткому префиксу вроде «1girl». Она обучалась три эпохи; контекст составляет 1024 токена.

Модель генерирует текст, который можно использовать с Anything V4 и другими системами текст-в-изображение. В README автор отмечает, что предыдущая версия часто выдавала бессвязные промпты и связывает проблему со случайными именами пользователей в данных; для этой версии заявлена очистка датасета. Модель выпущена по лицензии CreativeML OpenRAIL-M.

Сценарии применения

  • генерация аниме-промпта по короткому текстовому префиксу
  • создание описаний персонажей для генератора изображений
  • подбор тегов и визуальных характеристик для аниме-арта

Ограничения

Модель генерирует текстовые промпты, а не изображения; автор сообщает, что предыдущая версия модели могла выдавать бессвязный текст, а текущая версия обучалась на отфильтрованных данных Safebooru.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Fast Anime PromptGen

This model was trained on a dataset of 80,000 safe anime prompts for 3 epochs. I fetched the prompts from the Safebooru API endpoint, but only accepted unique prompts with up_score ≥ 8 and without any blacklisted tags. I didn't release the V1 model because it often generated gibberish prompts. After trying all means to correct that behavior, I eventually figured that the cause of the gibberish prompts is not from the pipeline params, model structure or training duration, but rather from the random usernames in the training data. Here's the complete prompt preprocessing algorithm.

Text-to-image Examples

Prefix 1girl | Generated 1girl prompts | Model Anything V4

Prefix 1boy  | Generated 1boy prompts | Model Anything V4

Contrastive Search

pip install --upgrade transformers
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel, pipeline
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('distilgpt2')
tokenizer.add_special_tokens({'pad_token': '[PAD]'})
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('FredZhang7/anime-anything-promptgen-v2')

prompt = r'1girl, genshin'

# generate text using fine-tuned model
nlp = pipeline('text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer)

# generate 10 samples using contrastive search
outs = nlp(prompt, max_length=76, num_return_sequences=10, do_sample=True, repetition_penalty=1.2, temperature=0.7, top_k=4, early_stopping=True)

print('\nInput:\n' + 100 * '-')
print('\033[96m' + prompt + '\033[0m')
print('\nOutput:\n' + 100 * '-')
for i in range(len(outs)):
    # remove trailing commas and double spaces
    outs[i] = str(outs[i]['generated_text']).replace('  ', '').rstrip(',')
print('\033[92m' + '\n\n'.join(outs) + '\033[0m\n')

Output Example:

Please see Fast GPT PromptGen for more info on the pipeline parameters.

Awesome Tips

  • If you feel like a generated anime character doesn't show emotions, try emoticons like ;o, :o, ;p, :d, :p, and ;d in the prompt. I also use happy smirk, happy smile, laughing closed eyes, etc. to make the characters more lively and expressive.

  • Adding absurdres, instead of highres and masterpiece, to a prompt can drastically increase the sharpness and resolution of a generated image.

Danbooru

Link to the Danbooru version

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
0b3297c

0 моделей