/ Модель

Характеристики

Библиотека
diffusers
Опубликована
2 апр 2023

sd21-e621-rising-v2

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Дообученная на изображениях и тегах e621 модель Stable Diffusion 2.1 для генерации furry-иллюстраций по тексту, включая откровенный контент.

338скачиваний за 30 дней29лайковвеса обновлены2 ноя 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 «Изображения» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели сгенерируют результат по каждой задаче. Опубликованный тест 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

E621 Rising V2 — модель генерации изображений на основе Stable Diffusion 2.1, созданная автором hearmeneigh. Это дообученный чекпойнт, обученный далее от E621 Rising V1 на изображениях и тегах с e621; модель предназначена для создания furry- и anthro-иллюстраций по текстовым запросам. В карточке указаны обучение на 6 246 тегах, разрешение 512×512 и совместимость с Diffusers и интерфейсом stable-diffusion-webui.

Модель может генерировать изображения с рейтингами safe, questionable и explicit. Она явно рассчитана на NSFW-контент и не подходит для несовершеннолетних. Репозиторий помечен как устаревший: автор указывает, что его заменила E621 Rising V3 на SDXL. Доступны веса в форматах PyTorch и Safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация furry-иллюстраций по текстовому описанию
  • создание изображений антропоморфных персонажей
  • генерация изображений по тегам e621
  • создание NSFW-иллюстраций
  • генерация изображений с рейтингами safe, questionable и explicit

Ограничения

Модель может создавать откровенный NSFW-контент и не подходит для несовершеннолетних. Она устарела и заменена E621 Rising V3 на SDXL.

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

E621 Rising V2: A Stable Diffusion 2.1 Model [epoch 29]

  • Guaranteed NSFW or your money back
  • Fine-tuned from Stable Diffusion v2-1-base
  • Training continued from E621 Rising V1
  • 10 additional epochs of 250,000 images each, collected from E621
  • Trained with 6,246 tags
  • 512x512px
  • Compatible with 🤗 diffusers
  • Compatible with stable-diffusion-webui
  • Compatible with anything that accepts .ckpt and .yaml files

Getting Started

Examples

Richie3

More examples and prompts here

Versions

PrecisionCKPTSafetensorsYAMLNotes
FP16DownloadDownloadDownloadUse this by default
FP32DownloadDownloadDownload
BF16DownloadDownloadDownload

Changes From E621

See a complete list of tags here.

  • Symbols have been prefixed with symbol:, e.g. symbol:<3
  • All categories except general have been prefixed with the category name, e.g. copyright:somename. The categories are:
    • artist
    • copyright
    • character
    • species
    • invalid
    • meta
    • lore
  • Tag names are all lowercase and only contain a-z, 0-9, /, and _ letters
  • : is used to separate the category name from the tag

Additional Tags

  • Image rating
    • rating:explicit
    • rating:questionable
    • rating:safe

Training Procedure

Training legend

  • 204-272 images per batch (epoch variant)
  • 512x512px image size
  • Adam optimizer
    • Beta1 = 0.9
    • Beta2 = 0.999
    • Weight decay = 1e-2
    • Epsilon = 1e-08
  • Constant learning rate 4e-6
  • bf16 mixed precision
  • 8 epochs of V1 dataset samples stretched to 512x512px (ignore aspect ratio)
  • 9 epochs of V1 dataset samples resized to 512xH or Wx512px with center crop (maintain aspect ratio)
  • 2 epochs of V1 dataset samples resized to < 512x512px (maintain aspect ratio)
  • 10 epochs of V2 dataset samples resized to < 512x512px (maintain aspect ratio)
  • Tags for each sample are shuffled for each epoch, starting from epoch 16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · diffusers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
4609bac

0 моделей