/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
CreativeML OpenRAIL-M
Базовая модель
dreamshaper-8
Библиотека
diffusers
Опубликована
9 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

dreamshaper-cfg-onnx

Heliosoph
Генерация изображенийТекст → изображение

ONNX-экспорт DreamShaper 8 для создания детализированных стилизованных изображений, включая фэнтези и концепт-арт, по текстовым запросам.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 июл 2026

Бенчмарки

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

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

Это экспорт DreamShaper 8 в формате ONNX для генерации изображений по текстовому описанию. Исходная модель разработана Lykon и представляет собой дообучение Stable Diffusion 1.5; экспорт выполнил автор репозитория. Модель использует архитектуру SD 1.5 с UNet без дистилляции и встроенным VAE.

Модель предназначена для создания стилизованных изображений, в частности фэнтези-иллюстраций, концепт-арта и живописных работ. Для получения качественного результата рекомендуется разрешение 512×512, планировщик Euler, около 25 шагов и classifier-free guidance со шкалой примерно 7,5; она поддерживает отрицательные промпты. Английский язык указан в метаданных карточки.

Полноточный экспорт FP32 сохраняет качество, но генерация обходится дороже по вычислениям: UNet запускается дважды на каждом шаге. Репозиторий распространяется по лицензии CreativeML Open RAIL-M.

Сценарии применения

  • создание фэнтези-иллюстраций по текстовому описанию
  • генерация концепт-арта для игр и историй
  • создание цифровых живописных и иллюстративных работ
  • получение детализированных стилизованных изображений с отрицательным промптом

Ограничения

Экспорт рассчитан на генерацию 512×512 и требует обычного бюджета примерно в 20–30 шагов; classifier-free guidance повышает вычислительные затраты, поскольку UNet выполняется дважды на шаг. FP32-веса увеличивают требования к вычислениям и памяти.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DreamShaper 8 (CFG, full quality) — ONNX

ONNX export of Lykon/dreamshaper-8 (which ships its own VAE). No distillation LoRA — this is the full, non-distilled UNet driven with classifier-free guidance. SD 1.5 architecture, 512×512 native, Euler scheduler, CFG ≈ 7.5, ~25 steps.

This is the quality counterpart to the 4-step Hyper export. The Hyper variant is distilled for fast, CFG-free, 1–4 step sampling; it's great for previews and batch work but caps fidelity and prompt adherence. This non-distilled export, run with classifier-free guidance, a negative prompt, and a normal step budget, recovers the sharp, prompt-faithful, richly detailed output DreamShaper is known for — at a higher per-image cost (the UNet runs twice per step, over ~25 steps).

DreamShaper 8 is one of the most popular stylized SD 1.5 fine-tunes — fantasy, concept art, painterly and illustrative looks. It responds strongly to art-direction keywords (concept art, digital painting, intricate detail).

Converted artifact. Training credit: Lykon (DreamShaper).

What this repo contains

model_index.json
feature_extractor/
scheduler/
text_encoder/
tokenizer/
unet/                   # DreamShaper 8 UNet, non-distilled (no LoRA)
vae_decoder/            # DreamShaper 8 bundled VAE
vae_encoder/

How it was produced

  1. Load Lykon/dreamshaper-8 via diffusers (uses its bundled VAE).
  2. optimum-cli export onnx (no LoRA fusion step).

Exported at FP32 — the SD 1.5 VAE is fp16-fragile (it overflows and posterizes), so the quality export stays full precision.

Toolchain: optimum 1.24.0, diffusers 0.31.0, transformers 4.45.2, torch 2.4.x (CUDA 12.4). Conversion script: scripts/export-dreamshaper-cfg.ps1.

Inference notes

SettingValue
SchedulerEuler
Steps25 (20–30 sweet spot)
CFG / guidance scale7.5 (6–9 usual range)
Negative promptSupported — use it
Resolution512×512 native (best results); 768×768 OK

Classifier-free guidance runs the UNet twice per step (conditional + unconditional) and combines them as uncond + guidance · (cond − uncond). The negative prompt only takes effect when guidance > 1.

License

CreativeML OpenRAIL-M (SD 1.5 + DreamShaper). License files included. By using this model you accept those terms.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · diffusers

Нельзя запустить

В компонентах пайплайна нет весов PyTorch/safetensors.

Ревизия весов
c07d9ea

0 моделей

    Создать бенчмарк