/ Модель

Характеристики

Опубликована
27 окт 2022

sd-naruto-diffusers

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Дообученная на изображениях Naruto модель Stable Diffusion для генерации иллюстраций в этом стиле по текстовому запросу.

40скачиваний за 30 дней57лайковвеса обновлены16 мая 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

Lambda Labs выпустила модель диффузии, полученную дообучением Stable Diffusion на изображениях персонажей Naruto с подписями BLIP. Она принимает текстовый запрос и генерирует изображение в стиле Naruto; для более стабильного результата авторы рекомендуют включать в запрос формулировки вроде «ninja portrait» или «in the style of Naruto». Модель обучалась около 30 000 шагов на двух GPU A6000 и распространяется в форматах Diffusers и PyTorch. Для локального запуска в README приведён пример с Diffusers 0.3.0. Лицензия в предоставленных материалах не указана.

Сценарии применения

  • создание портретов персонажей в стиле Naruto
  • преобразование концептов персонажей из других франшиз в стиль Naruto
  • генерация изображений ниндзя по текстовому описанию

Ограничения

Результат зависит от формулировки запроса; авторы отмечают, что инженерия промптов помогает получать более подходящие и последовательные портреты. Модель специализирована на стиле Naruto, а сведения о лицензии в предоставленных материалах отсутствуют.

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

Naruto diffusion

Stable Diffusion fine tuned on Naruto by Lambda Labs.

Try the live text-to-naruto demo here!
If you want more details on how to train your own Stable Diffusion variants, see this example.

About

Put in a text prompt and generate your own Naruto style image!

Game of Thrones to Naruto

pk0.jpg

Marvel to Naruto

pk1.jpg

Prompt engineering matters

We find that prompt engineering does help produce compelling and consistent Naruto style portraits. For example, writing prompts such as 'person_name ninja portrait' or 'person_name in the style of Naruto' tends to produce results that are closer to the style of Naruto character with the characteristic headband and other elements of costume.

Here are a few examples of prompts with and without prompt engineering that will illustrate that point.

Bill Gates: pk2.jpg

Without prompt engineering

pk3.jpg

With prompt engineering

A cute bunny:

pk4.jpg

Without prompt engineering

pk4.jpg

With prompt engineering

Usage

To run model locally:

!pip install diffusers==0.3.0
!pip install transformers scipy ftfy
import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline
from torch import autocast

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("lambdalabs/sd-naruto-diffusers", torch_dtype=torch.float16)  
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "Yoda"
scale = 10
n_samples = 4

# Sometimes the nsfw checker is confused by the Naruto images, you can disable
# it at your own risk here
disable_safety = False

if disable_safety:
  def null_safety(images, **kwargs):
      return images, False
  pipe.safety_checker = null_safety

with autocast("cuda"):
  images = pipe(n_samples*[prompt], guidance_scale=scale).images

for idx, im in enumerate(images):
  im.save(f"{idx:06}.png")

Model description

Trained on BLIP captioned Naruto images using 2xA6000 GPUs on Lambda GPU Cloud for around 30,000 step (about 12 hours, at a cost of about $20).

Links

Trained by Eole Cervenka after the work of Justin Pinkney (@Buntworthy) at Lambda Labs.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
f78b56e

0 моделей