/ Модель

Характеристики

Лицензия
CreativeML OpenRAIL-M
Опубликована
27 янв 2023

spop

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Дообученная Stable Diffusion 1.5 для генерации персонажей, космических сцен, лесов и пейзажей в стиле мультсериала «Ши-Ра и непобедимые принцессы».

34скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены6 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 «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

zuleo разработал spop — дообученную модель Stable Diffusion 1.5 для генерации изображений в стиле мультсериала «Ши-Ра и непобедимые принцессы» от DreamWorks. Модель передаёт художественный стиль сериала, а не предназначена для воспроизведения его отдельных персонажей.

Модель создаёт изображения по текстовым описаниям и поддерживает четыре направления: персонажи и люди, космос, леса и пейзажи. Для подсказок используются специальные токены dwspop style, dwspop space, dwspop forest и dwspop landscape. Репозиторий содержит веса в форматах Diffusers, PyTorch и Safetensors; заявлена лицензия CreativeML OpenRAIL-M.

Модель подходит для создания иллюстраций и сцен в узнаваемой мультяшной эстетике, а также для преобразования изображений через img2img. Результаты зависят от формулировки запроса и настроек генерации; README рекомендует подбирать sampler, число шагов и CFG scale.

Сценарии применения

  • генерация персонажей в стиле «Ши-Ра и непобедимые принцессы»
  • создание иллюстраций космоса, галактик и планетных систем
  • генерация фантастических лесных сцен
  • создание пейзажей с архитектурными элементами
  • преобразование изображений в мультяшном стиле через img2img

Ограничения

Модель ориентирована на художественный стиль сериала, а не на точное воспроизведение его персонажей. Качество результата зависит от запроса и параметров генерации, которые рекомендуется подбирать.

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

spop style

This model features four different concepts: humans, outer space, forests, and landscapes in the specific style of SPOP: She-Ra and the Princesses of Power, the Dreamworks version.

This is a fine-tuned Stable Diffusion model, based on SD 1.5.

The goal of this model is to capture the style - not the individual characters featured in the series.

💖 Disclaimer: This is my favorite show. I won't go into that here but a lot of love went into this model.

Detailed Samples

Detailed Samples

Model Usage

This model was trained on multiple concepts. Use the tokens below:

TokenDescription
👤 dwspop styleUses concepts trained on people
🌌 dwspop spaceUses concepts trained on outer space
🌲 dwspop forestUses concepts trained on forests
🌄 dwspop landscapeUses concepts trained on landscapes

👤 dwspop style examples

Detailed Samples

This token is capable of handling multiple genders and uses person which can be then used for woman, man, or cat-like woman, or even lizard, dog, snoop dog... it's awesome:

  • a photo of a person in a forest, dwspop style

  • a photo of a woman floating in space, dwspop style

  • a photo of a man inside of a palace standing near a window, dwspop style

⛔ Negative prompt: ((out of focus body)), ((out of focus face)), ((((ugly)))), (((duplicate))), ((morbid)), ((mutilated)), [out of frame], extra fingers, mutated hands, ((poorly drawn hands)), ((poorly drawn face)), (((mutation))), (((deformed))), ((ugly)), blurry, ((bad anatomy)), (((bad proportions))), ((extra limbs)), cloned face, (((disfigured))), out of frame, ugly, extra limbs, (bad anatomy), gross proportions, (malformed limbs), ((missing arms)), ((missing legs)), (((extra arms))), (((extra legs))), mutated hands, (fused fingers), (too many fingers), (((long neck)))

🌌 dwspop space examples

Detailed Samples

The space token is versatile when prompting, especially when generating galaxies and solar systems. This token is capable of handling different camera angles by desribing in your prompts as a scene.

  • a scene of outer space with asteroids and rocks floating in space getting melted by a bright light, dwspop space

  • a scene of an outer space solar system with planets, stars and galaxies in the background, dwspop space

  • a scene of a planet in space with stars in the background, dwspop space

⛔ Negative prompt: ((out of focus face)), (((duplicate))), [out of frame], blurry, out of frame, ugly, blur, motion blur

🌲 dwspop forest forest examples

Detailed Samples

The forest token is able to generate random forest scenes due to the regularization images that were used. When prompting, additional enviromental objects are supported, such as crystals, rocks, flowers, cottage. Finally, mix in time of day: sunrise, dawn, sunset, evening.

  • a beautiful photo of a path in a forest with glowing lights and rocks and trees on either side of the path, dwspop forest

  • a forest during night time with a full moon in the sky, dynamic lighting, bright lights, dwspop forest

  • a scene of an entrance to a huge forest with pink flowers, dynamic lighting, bright lights, dwspop forest

⛔ Negative prompt: ((out of focus face)), (((duplicate))), [out of frame], blurry, out of frame, ugly, blur, motion blur

🌄 dwspop landscape examples:

Detailed Samples

The landscape token is primarly for landscapes but also supports a small percentage of architecture. Blending your prompts to have both an establishing shot of a landscape with architecture woven in and out is where this token shines.

  • a scene of a weapon shop that has many different swords hanging on the wall and arrows and staffs inside of barrels, a small shop with a tent in the background, dwspop landscape

  • a scene of a village with a waterfall, wooden stairs leading to the top of trees, dynamic lighting, dwspop landscape

  • a beautiful scene of a palace with wide doors and a fountain and flowers near a window, sunset, dynamic lighting, dwspop landscape

⛔ Negative prompt: ((out of focus face)), (((duplicate))), [out of frame], blurry, out of frame, ugly, blur, motion blur


🧨 Diffusers

This model can be used just like any other Stable Diffusion model. For more information, see Stable Diffusion.

Export the model:

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "zuleo/spop"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "Perfectly-centered close up portrait-photograph of a person, marketplace in the background, sunrise, dwspop style"
image = pipe(prompt).images[0]

image.save("./spop_person.png")

Detailed Samples

📅 text2img Range Grids

It's always great to get a visual of what's going on with sampler, CFG scale, and other settings. See the examples below and tune them to your liking.

Sampler

Using different samplers can produce different results. My favorites are using DPM++ 2S a Karras, DPM++ SDE Karras, DPM adaptive for cartoon scenes.

🔥 DPM Adaptive: DPM Adaptive does not use steps. This sampler is fixed depending on the CFG scale and additional configurations.

View the XY grids below for details:

Sampling Steps for person

Values between 25 - 38 is a good range for most samplers but not all. See the Sampling Steps grid with each sampler below:

Sampling Steps Grid

CFG Scale

Values between 7 - 11 is a good range. See the CFG Scale grid:

CFG Scale Grid


📅 img2img Grids

This model works with img2img with a balanced configuration between CFG scale, denoising, and adding more detail with sampling steps.

Denoising & Steps

Steps: 39 - 46, Denoising: 0.49 - 0.6:

Samplers & Denoising

Samplers: all, Denoising: 0.6 - 0.7:

Samplers & CFG Scale

Samplers: all, CFG Scale: 7.0 - 11.0:


🌐 Regularization images

If you would like to use the regularization images from this training, see the datasets below:


☕ If you enjoy this model, buy me a coffee Buy a coffee


Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
9a0c695

0 моделей