/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Библиотека
diffusers
Опубликована
1 мар 2023

pvc-v3

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Модель генерирует изображения аниме-фигурок из PVC по текстовым запросам и тегам Danbooru.

48скачиваний за 30 дней57лайковвеса обновлены21 июн 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

PVC v3 — модель латентной диффузии, дообученная p1atdev на Waifu Diffusion v1.5 beta 2 на изображениях PVC-фигурок. Она предназначена для генерации изображений по текстовым запросам с тегами Danbooru, особенно изображений аниме-фигурок и коллекционных игрушек. Триггерные слова `pvc`, `figma` и `nendoroid` помогают задавать материал и стили фигурок; для фигурок с шарнирами можно добавить `doll joints`, а для чиби-фигурок — `chibi`.

Модель распространяется в форматах Diffusers, PyTorch, SafeTensors и checkpoint, в вариантах fp16 и fp32. В README рекомендованы VAE от Waifu Diffusion и embedding `badquality` в негативном запросе; также приводятся примеры настроек генерации. Карточка указывает лицензию `other`, поэтому конкретные условия использования следует проверять в репозитории. Модель ориентирована на аниме-стиль, а не на реалистичные изображения.

Сценарии применения

  • генерация изображений аниме-фигурок из PVC
  • создание изображений фигурок в стиле Nendoroid и чиби
  • генерация продуктовых миниатюр фигурок с шарнирами
  • создание иллюстраций коллекционных игрушек по тегам Danbooru

Ограничения

Модель рассчитана преимущественно на аниме-стиль и может давать слишком реалистичные лица; README рекомендует использовать `realistic` в негативном запросе. Указана лицензия `other`, поэтому условия использования стоит уточнить в репозитории.

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

PVC v3

This model is a latent diffusion model finetuned on Waifu Diffusion v1.5 beta 2 with PVC figure images. You can use Danbooru tags to generate images.

Downloads

Please use WD's vae to get good results!

Also, you can use badquality embedding in negative prompt!

Prompt guide

Trigger words

  • pvc means the pvc material style but not needed always.

  • figma is the figure style that has joints, and more tend to be product thumbnail images. Use with doll joints to get better joints.

  • nendoroid means the style of chibi figures. Use with chibi to get better results.

Tips

The PVC figure style is closer to the anime style than to the realistic style. So, it is recommended to put anime to positive prompt or realistic to negative prompt to get better results sometimes. If you want to avoid too realistic faces, try this!

Examples

Training information

🧨 Diffusers

Using the 🤗's Diffusers library to run Stable Diffusion 2 in a simple and efficient manner.

pip install diffusers transformers accelerate scipy safetensors
pip install --pre xformers

Using StableDiffusionPipeline:

import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline

model_id = "p1atdev/pvc-v3"
revision = "fp16" # "main" or "fp16"

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    model_id, 
    revision=revision, 
    torch_dtype=torch.float16,
)
pipe = pipe.to("cuda")
pipe.enable_attention_slicing()
pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention() # required

prompt = "pvc, masterpiece, best quality, exceptional, 1girl, cat ears, red hair, long hair, hairpin, swept bangs, yellow eyes, black jacket, white shirt, blue tie, white gloves, hand up, upper body, looking at viewer, buildings"
negative_prompt = "nsfw, nude, worst quality, low quality, oldest, bad anatomy"
image = pipe(
    prompt, 
    negative_prompt=negative_prompt,
    guidance_scale=7.0,
    num_inference_steps=20
).images[0]

# save image
image.save("pvc_figure.png")

# or just display it
# display(image)

Using StableDiffusionLongPromptWeightingPipeline:

import torch
from diffusers import DiffusionPipeline

model_id = "p1atdev/pvc-v3"
revision = "fp16" # "main" or "fp16"

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    model_id, 
    revision=revision, 
    torch_dtype=torch.float16,
    custom_pipeline="lpw_stable_diffusion"
)
pipe = pipe.to("cuda")
pipe.enable_attention_slicing()
pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention() # required

prompt = """
pvc, anime, masterpiece, best quality, exceptional,
1girl, bangs, bare shoulders, beret, black hair, black shorts, blue hair, bracelet, breasts, buttons,
colored inner hair, double-breasted, eyewear removed, green headwear, green jacket, grey eyes, grey sky,
hat, jacket, jewelry, long hair, looking at viewer, multicolored hair, neck ring, o-ring, off shoulder, rain,
round eyewear, shorts, sidelocks, small breasts, solo, sunglasses, wavy hair, wet, zipper
""" # long prompt

negative_prompt = "nsfw, nude, worst quality, low quality, oldest, bad anatomy"
image = pipe(
    prompt, 
    negative_prompt=negative_prompt,
    guidance_scale=7.0,
    num_inference_steps=20
).images[0]

display(image)

License

PVC v3 is released under the Fair AI Public License 1.0-SD (https://freedevproject.org/faipl-1.0-sd/). If any derivative of this model is made, please share your changes accordingly. Special thanks to ronsor/undeleted (https://undeleted.ronsor.com/) for help with the license.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · diffusers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
1222cea

0 моделей