I.10Видео, анимация и 3D

URPM-SD1.5-v2.3.inpainting — версия модели Stable Diffusion 1.5 для генерации и дорисовки изображений по текстовому запросу и исходному изображению. Модель создана автором saftle и предназначена для фотореалистичных изображений, включая контент сексуального характера; для работы подходит Diffusers с конвейером StableDiffusionInpaintPipeline. Модель основана на SD 1.5 и распространяется в форматах Diffusers и safetensors. В режиме inpainting она изменяет выбранную область изображения с учётом текстового запроса. README советует использовать сдержанные негативные промпты и предупреждает о риске случайного создания NSFW-изображений с несовершеннолетними образами. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Waifu Diffusion v1.4 — латентная диффузионная модель преобразования текстовых описаний в изображения, созданная дообучением на высококачественных изображениях в стиле аниме. Она предназначена для генерации аниме-иллюстраций по текстовым запросам; пример в карточке показывает описание персонажа, одежды, ракурса, окружения и художественного стиля. Модель распространяется в форматах Diffusers, PyTorch и Safetensors, а лицензия — CreativeML OpenRAIL-M. Карточка указывает развлекательное применение и использование в качестве помощника для генеративного искусства.

John6666/wai-nsfw-illustrious-sdxl-v150-sdxl — дообученная модель генерации изображений на основе OnomaAIResearch/Illustrious-XL-v1.0. Она предназначена для создания аниме-изображений по текстовым запросам, в том числе контента для взрослых. Репозиторий использует Diffusers и формат safetensors; модель относится к семейству Stable Diffusion XL. В метаданных указан английский язык. Лицензия отмечена как other, поэтому конкретные условия следует проверять в карточке модели. Подробности об архитектуре, размере и длине контекста в доступных источниках не подтверждены.

waiNSFWIllustrious_v140 — модель генерации изображений по текстовому описанию, опубликованная Ine007. Она основана на Illustrious XL v1.0 и предназначена для создания изображений в эстетике аниме, включая контент для взрослых. Карточка Hugging Face указывает архитектуру Stable Diffusion XL и использование через Diffusers; модель принимает текстовый запрос и генерирует изображение. Для работы доступны веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации изображений, однако сама карточка отмечает её как содержащую чувствительный контент и не подходящую для всех аудиторий. Указана лицензия faipl-1.0-sd.

Z-Image-Turbo Training Adapter — обучающий адаптер LoRA от ostris для дообучения модели Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo. Он предназначен для использования с AI Toolkit и потенциально совместим с другими средствами обучения. Адаптер также может применяться при инференсе как de-distillation LoRA для устранения особенностей режима Turbo у базовой модели. Основная задача адаптера — замедлить разрушение дистилляции, которое обычно быстро происходит при прямом обучении step-distilled-модели. Благодаря этому можно проводить короткие запуски дообучения для стилей, концепций и персонажей, сохраняя высокую скорость генерации исходной модели. Для подготовки адаптера были сгенерированы тысячи изображений разных размеров и соотношений сторон, после чего LoRA обучалась с низкой скоростью обучения 1e-5. Адаптер не устраняет проблему полностью: при длительном обучении дистилляция всё равно постепенно разрушается, а после удаления адаптера могут появляться артефакты. Поэтому он лучше подходит для коротких тренировок. Рекомендуемый сценарий — использовать адаптер во время обучения собственной LoRA, а затем удалить его при инференсе, чтобы сохранить полученные знания и вернуть дистиллированную скорость работы базовой модели. В README не указаны размер, архитектура, языки или модальности базовой модели. Лицензия — Apache-2.0.

AnimeBoysXL v2.0 — модель генерации изображений в эстетике аниме, разработанная автором Koolchh на базе Stable Diffusion XL. Она предназначена прежде всего для создания изображений аниме-мужчин и мальчиков в разных стилях, а также подходит как основа для дальнейшего обучения специализированных моделей и LoRA. Для генерации рекомендуется использовать теговые промпты с указанием числа персонажей и мужского фокуса; порядок тегов влияет на результат. Автор советует применять SDXL VAE и приводит ориентировочные настройки сэмплирования и размеры изображений. Модель не оптимизирована для изображений аниме-девушек. В обучении использовались подмножества с рейтингами от безопасного до откровенного, поэтому результат зависит от промпта и может включать контент для взрослых. Репозиторий распространяется по лицензии OpenRAIL++.

Fluffity — модель генерации изображений на основе Stable Diffusion 1.5, опубликованная lex-hue. Она предназначена для создания изображений по текстовым подсказкам, в том числе по коротким наборам тегов, и ориентирована на простой запуск без сложной настройки. Автор заявляет генерацию реалистичных изображений и поддержку как безопасного, так и откровенного контента; среди целевых сценариев — творческие проекты и furry-арт. Модель распространяется в формате safetensors через библиотеку diffusers под лицензией OpenRAIL. В карточке приведён пример портрета волка по трём словам. Автор предупреждает, что качество может различаться между версиями; примеры в карточке созданы версией v1.2.

rockerBOO/Flux-Dev2Pro-fp8_e4m3fn — версия трансформера Flux-Dev2Pro, преобразованная в формат FP8 E4M3FN. Исходную модель Flux-Dev2Pro разработали как дообучение трансформера Flux-Dev для улучшения обучения LoRA: в карточке указано обучение на двух эпохах по 3 млн высококачественных изображений. LoRA, обученные с этой моделью, рассчитаны на применение к Flux-Dev. Модель входит в конвейер генерации изображений по текстовому описанию и предназначена прежде всего для использования как трансформер при обучении LoRA через Diffusers. Сам репозиторий содержит преобразованные веса; остальные свойства, по заявлению автора, совпадают с исходной моделью. Лицензия — некоммерческая лицензия FLUX.1 [dev] от Black Forest Labs.

Это LoRA-модель furaidosu/flux-lora-gliff-tosti-vector-1-1500s для генерации изображений по текстовому описанию. Она создана для использования с базовой моделью black-forest-labs/FLUX.1-schnell через библиотеку Diffusers. По примерам модель ориентирована на современный векторный стиль с чёткими линиями, гладкими формами, яркими цветами и дополнительной мрачной фэнтезийной, зернистой атмосферой; рекомендуемый триггерный промпт — «in a dark fantasy style, grainy». Разработчик в README явно не указан, известен только идентификатор репозитория furaidosu/flux-lora-gliff-tosti-vector-1-1500s. Модель предназначена для создания цифровых мультяшных иллюстраций, портретов персонажей и сцен с элементами dark fantasy, horror и gothic aesthetics. Примеры показывают изображения людей, животных и фантастически или зловеще стилизованных персонажей, включая композиции с однотонным фоном. В README указана текстовая модальность ввода и генерация изображений размером 1024×1024. Язык примеров и метаданных — английский. Размер LoRA, точные параметры архитектуры, максимальная длина контекста и дополнительные поддерживаемые модальности не указаны. Сильная сторона модели — выраженная стилистическая специализация на вектороподобной мультяшной графике с контрастным, иногда мрачным визуальным настроением. Ограничения связаны с узкой направленностью стиля и отсутствием подробной информации о качестве, совместимости с другими версиями FLUX и рекомендуемых коэффициентах применения. Модель распространяется по лицензии flux-1-dev-non-commercial-license; она предназначена для некоммерческого использования в соответствии с условиями лицензии FLUX.1-dev.

Это LoRA-адаптация для генерации изображений на базе black-forest-labs/FLUX.1-dev, опубликованная пользователем или организацией furaidosu. Модель подключается через библиотеку Diffusers и предназначена для text-to-image генерации в стиле «tosti vector style», сочетая чистые контуры, плоские цвета и плавные градиенты с мультяшной, карикатурной и иногда мрачной или готической тематикой. Модель рассчитана на создание цифровых иллюстраций и стилизованных портретов по текстовым описаниям: примеры включают фантастических и хоррор-персонажей, людей, юмористические образы и антропоморфные объекты. Для активации стиля в README указан instance prompt «tosti vector style». Заявлены английский язык и базовое разрешение 1024×1024 пикселей; сведения о размере LoRA, параметрах адаптации, максимальной длине контекста и поддерживаемых модальностях, кроме текстового ввода и генерации изображений, не приведены. Сильная сторона модели — специализация на узнаваемой вектороподобной визуальной подаче с выразительными персонажами, контрастными цветами и аккуратной графической стилизацией. Результат зависит от возможностей FLUX.1-dev, качества текстового описания и корректного подключения LoRA; README не содержит количественных оценок, сведений о стабильности анатомии или ограничениях по содержанию. Модель распространяется по лицензии flux-1-dev-non-commercial-license, указанной как other, поэтому её использование ограничено условиями этой лицензии и некоммерческим характером базовой модели.

FLUX-MonochromeManga — дообученный полноразмерный чекпойнт FLUX.1 [dev], созданный для генерации монохромных манга-панелей и иллюстраций по текстовым описаниям. Автор объединил в базовую модель более 14 LoRA разного веса и настроил их сочетание для нужной эстетики; в обучении суммарно использовано более 36 тысяч шагов. Для усиления желаемого стиля рекомендуется включать в описание слова «monochrome manga», хотя обязательного триггерного слова нет. Модель предназначена для создания манга-иллюстраций и панелей с визуально согласованными персонажами между кадрами. Она распространяется в формате safetensors и используется через библиотеку diffusers. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия на странице модели и базовой модели. Описание не приводит количественной оценки качества или технических ограничений генерации.

Krea-2-LoRA-darkbrush — адаптер LoRA, разработанный Krea для модели генерации изображений Krea 2. Адаптер предназначен для использования с чекпойнтом krea/Krea-2-Turbo и обучен на krea/Krea-2-Raw; самостоятельной моделью он не является. Основная задача — добавление к текстово-изобразительной генерации характерного монохромного стиля тушевой живописи. Для активации адаптера используется триггер monochrome ink wash style. Он подходит для создания сцен с персонажами, животными, пейзажами, архитектурой и динамическими сюжетами в стилистике тёмной монохромной тушевой иллюстрации. В README указано, что демонстрационные изображения создавались на Krea-2-Turbo за 8 шагов при guidance 0.0 и весе LoRA 1.0. Для работы требуется библиотека Diffusers и пайплайн Krea2Pipeline; файл весов называется darkbrush.safetensors. Сильная сторона адаптера — специализированное стилистическое управление при сохранении текстового управления содержанием исходной модели. Размер весов, точная архитектура базовой модели, поддерживаемые разрешения и полный набор языков не указаны; в метаданных заявлен английский язык. Модель распространяется по лицензии krea-2-community-license, обозначенной как other; условия следует уточнять в приложенном лицензионном документе.

Lou — пользовательская модель генерации изображений по текстовому описанию, созданная автором lea97338. Это диффузионная модель на PyTorch: архитектура включает VAE, U-Net, DDPM и cross-attention, а для кодирования текста используется T5-small. Модель предназначена для генерации изображений размером 512×512 по текстовым запросам; в карточке указано использование датасета pranked03/flowers-blip-captions. Репозиторий распространяется в форматах Diffusers, PyTorch и Safetensors. Лицензия — MIT. Карточка описывает собственную реализацию, созданную с нуля, но не приводит сведений о качестве генерации или ограничениях на содержание изображений.

John6666/lustify-sdxl-nsfwsfw-v2-sdxl — модель генерации изображений по текстовому описанию на базе Stable Diffusion XL, опубликованная пользователем John6666 на Hugging Face. Репозиторий содержит компоненты Diffusers и веса Safetensors; карточка запускает модель через StableDiffusionXLPipeline. Модель предназначена для создания реалистичных и фотореалистичных изображений, в том числе контента для взрослых. Она принимает текстовый промпт на английском языке и генерирует изображение. Длина контекста текстового энкодера CLIP — 77 токенов. Модель распространяется по лицензии CreativeML Open RAIL-M. Данных о конкретных ограничениях качества или недостатках модели в использованных источниках нет.

NoobAI XL 0.6 — диффузионная модель генерации изображений по тексту, разработанная Laxhar Lab. Это версия обучения только UNet, созданная на основе Laxhar/noobai-XL-0.5 и Illustrious-xl с использованием тегированных датасетов Danbooru и e621; карточка отмечает, что её база знаний менее обширна, чем у последующих моделей семейства. Модель рассчитана на иллюстративную генерацию по тегам и текстовым промптам. Для неё рекомендуются CFG 5–6, 25–30 шагов сэмплирования Euler a и суммарное разрешение около 1024×1024; среди подходящих форматов указаны как квадратные, так и вытянутые пропорции. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и поддерживает запуск через Diffusers StableDiffusionXLPipeline. Карточка запрещает коммерческое использование модели, производных моделей и созданных с её помощью материалов, требует открывать производные работы и соблюдать условия fair-ai-public-license. Лицензия в метаданных указана как other. Разработчики предупреждают о возможных неожиданных или вредных результатах и возлагают риски использования на пользователя.

NoobAI XL 0.77 — диффузионная модель генерации изображений по тексту, разработанная Laxhar Lab. Она основана на Illustrious-xl и является дообученной версией NoobAI XL 0.75; в README также указана исходная модель OnomaAIResearch/Illustrious-xl-early-release-v0. Для обучения использовались датасеты Danbooru и e621 с теговыми подписями, поэтому модель ориентирована на стилизованную иллюстрацию и запросы в формате тегов. Рекомендуемые параметры генерации: CFG 5–6, 25–30 шагов, сэмплер Euler a и площадь изображения около 1024×1024 пикселей; README приводит несколько подходящих соотношений сторон. Коммерческое использование модели, производных моделей и созданных с её помощью продуктов запрещено. Лицензия в метаданных обозначена как other, а README требует соблюдать fair-ai-public-license для производных работ. Модель может выдавать неожиданные или вредоносные результаты, и авторы возлагают риски использования на пользователя. Метка Hugging Face «not-for-all-audiences» указывает на потенциально чувствительный контент.

Карточка модели dcw11/NSFW-gen-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой UnfilteredAI/NSFW-gen-v2, поэтому описание составлено по ней. NSFW-gen-v2 — модель генерации изображений по текстовому описанию, разработанная UnfilteredAI и основанная на дообучении PixelGen с использованием StableDiffusionXLPipeline. Она создаёт изображения по текстовым запросам, включая откровенный контент, и поддерживает стилизацию под 3D. В README указано 3,47 млрд параметров и формат FP16; метаданные указывают библиотеку Diffusers и форматы Diffusers и safetensors. Модель предназначена для генерации разнообразных изображений по промптам, в том числе изображений для взрослых. Карточка предупреждает об ограничении использования совершеннолетними согласно законам их юрисдикции. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования по доступным данным установить нельзя.

Карточка модели Rk501/NSFW-gen-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой UnfilteredAI/NSFW-gen-v2, поэтому описание составлено по ней. NSFW-gen-v2 — модель генерации изображений по текстовому описанию, разработанная UnfilteredAI и основанная на дообучении PixelGen с использованием StableDiffusionXLPipeline. Она создаёт изображения по текстовым запросам, включая откровенный контент, и поддерживает стилизацию под 3D. В README указано 3,47 млрд параметров и формат FP16; метаданные указывают библиотеку Diffusers и форматы Diffusers и safetensors. Модель предназначена для генерации разнообразных изображений по промптам, в том числе изображений для взрослых. Карточка предупреждает об ограничении использования совершеннолетними согласно законам их юрисдикции. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования по доступным данным установить нельзя.

NSFW-gen-v2.1 — модель генерации изображений по текстовому описанию от UnfilteredAI, основанная на дообучении OEvortex/PixelGen. Она предназначена для создания разнообразных изображений, включая откровенный контент; в карточке также заявлена генерация в 3D-стиле. Модель работает с библиотекой Diffusers и использует формат safetensors; README указывает тип тензоров FP16 и размер 3,47 млрд параметров. Модель подходит для генерации изображений по текстовым промптам в художественных и развлекательных сценариях. Поддерживаемые языки по метаданным — английский, португальский и тайский. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в репозитории модели. Карточка предупреждает о возможности генерации откровенных изображений и ограничивает использование совершеннолетними.

NSFW-gen-v2.1 — генератор изображений по текстовому описанию от UnfilteredAI на базе Stable Diffusion XL Pipeline. Модель дообучена на OEvortex/PixelGen и распространяется в форматах Diffusers и Safetensors; в README указан размер 3,47 млрд параметров и тип тензоров FP16. Модель предназначена для создания изображений по текстовым запросам, включая контент для взрослых, а также изображения в 3D-стилистике. Карточка предлагает указывать в запросе «3d» или «3d style». Языковые теги репозитория — английский, португальский и тайский. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять на странице репозитория. Модель рассчитана на совершеннолетних пользователей.

PornMaster-flux2-klein-9b — NSFW-файнтюн базовой модели FLUX.2 klein 9B, связанный с автором iamddtla и распространяемый в репозитории cl0537furry. Модель предназначена для генерации и редактирования изображений и фотографий, включая откровенный контент, а также может применяться для обычных визуальных сцен. Она поддерживает текстовое управление и сценарии image-to-image; для редактирования используются компоненты экосистемы Diffusers. В основе лежит архитектура FLUX.2 klein 9B с моделью размера 9 млрд параметров. В комплекте доступны варианты UNET в форматах GGUF и safetensors с различными уровнями квантизации, текстовый энкодер Qwen3-VL-8B и VAE flux2-vae. В метаданных заявлены английский и китайский языки. Рекомендуется использовать подробные естественно-языковые или структурированные JSON-промпты с описанием сцены, позы и фотографических параметров. Для базовой версии доступна Turbo LoRA, ускоряющая генерацию до четырёх шагов; версия V4 Turbo уже рассчитана на работу без дополнительной Turbo LoRA. Сильные стороны модели — ориентация на фотореалистичные и NSFW-сценарии, поддержка детальных промптов, нескольких форматов распространения и ускоренного режима инференса. Ограничение, указанное в README, заключается в слабом редактировании поз и эмоций; для таких изменений рекомендуются другие инструменты. Конкретный размер контекста и требования к аппаратным ресурсам не указаны. Лицензия обозначена как flux-non-commercial-license, поэтому использование ограничено некоммерческими условиями этой лицензии.

Это линейный пробник семантической сегментации ADE20K для CanViT, разработанный авторами CanViT. Он обучен на замороженных признаках сцены, представленными на холсте размером 64 × 64, и предназначен для разметки изображений по классам объектов и областей сцены. Базовая модель CanViT — активная vision transformer, которая воспринимает сцену последовательностью фрагментов и сохраняет её представление на общем холсте; пробник состоит из LayerNorm, dropout, BatchNorm и свёртки 1 × 1. При обучении использовались сцены размером 512 px и десять просмотров по 128 px с R-IID viewpoints. Модель рассчитана на семантическую сегментацию сцен из набора ADE20K. Репозиторий использует библиотеку canvit-pytorch, веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — MIT. README описывает конкретный пробник и протокол, но не приводит численных показателей качества.

Norod78/sd15-muppet-blip — модель генерации изображений на основе Stable Diffusion 1.5, адаптированная для создания изображений с персонажами «Маппетов». В карточке показаны примеры генерации Cookie Monster и Kermit в заданных художественных стилях; репозиторий использует Diffusers и PyTorch. Модель принимает текстовые описания и создаёт изображения. Примеры демонстрируют настройку генерации через промпт, negative prompt, число шагов, sampler и CFG scale. Карточка указывает английский язык; лицензия — CreativeML OpenRAIL-M.

Sketchstyle — модель генерации изображений в стиле cutesexyrobutts, созданная автором репозитория cosc/sketchstyle-cutesexyrobutts на основе Stable Diffusion. Она обучалась методом DreamBooth на изображениях, преимущественно для генерации иллюстраций по текстовому описанию; автор также рекомендует использовать img2img для переноса стиля на исходное изображение. Токен «sketchstyle» помогает вызвать характерный стиль. В карточке описаны версии, обученные на наборах примерно от 400 до 1300 изображений, а также слияния с Pastelmix. Для версий V4 автор рекомендует начинать с CFG 6–9 и разрешений около 768×768. Модель может создавать откровенные изображения и склонна к откровенной одежде. Известные ограничения — ошибки анатомии, артефакты глаз и губ, нечёткие контуры и несогласованные результаты при увеличении разрешения. README указывает лицензию CreativeML OpenRAIL-M; применяйте модель с учётом её условий.

Модель Allenbv — версия Stable Diffusion, дообученная методом DreamBooth для генерации изображений в стиле True-GUWEIZ. Для активации стиля в текстовом запросе используется токен truegwz; модель предназначена для создания изображений по текстовым описаниям с характерной стилизацией True-GUWEIZ. Модель опубликована в формате Diffusers/PyTorch и использует лицензию CreativeML OpenRAIL-M. Карточка демонстрирует примеры генерации, но не приводит сведения о конкретной версии Stable Diffusion, размере модели, длине контекста или поддерживаемых языках. Качество и применимость за пределами изученного стиля могут зависеть от формулировки запроса.

Zuki Cute Ill V60 SDXL — модель для генерации изображений по текстовым описаниям, созданная ZU_KI на основе OnomaAIResearch/Illustrious-xl-early-release-v0. Это дообученная модель семейства Stable Diffusion XL, распространяемая в форматах Diffusers и safetensors. Модель ориентирована на создание милых аниме- и комиксных иллюстраций, в том числе персонажей и изображений с заданной художественной стилистикой. В README перечислены поддерживаемые теги художников, включая ningen mame, ciloranko, wlop и mignon, и заявлена поддержка широкого набора таких тегов. Для генерации используются текстовые промпты на английском языке. В метаданных указана лицензия «other» без дополнительных условий, поэтому конкретные права использования по доступным сведениям определить нельзя. Специализация на аниме-изображениях и тегах художников задаёт художественную направленность модели.

Anime-Llasa-3B — модель синтеза речи по тексту, разработанная как дообучение HKUSTAudio/Llasa-3B для японского языка. Это плотная Llama-совместимая модель с 3,4 млрд параметров; репозиторий содержит веса в формате safetensors, а заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. Модель предназначена для генерации японской речи, в том числе выразительной речи в аниме-стиле. В README указано, что объём обучающих данных увеличили примерно с 14 000 до 33 000 часов, чтобы улучшить выразительность и стабильность синтеза. В числе датасетов метаданных — японские речевые и ASMR-наборы. Для использования предусмотрена демонстрация на Hugging Face Spaces. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но не коммерческое применение. Данных о качестве на независимых тестах в карточке нет.

Classic-Painting-Z-Image-Turbo-LoRA — адаптер LoRA для моделей генерации изображений, предназначенный для text-to-image задач. Модель опубликована под идентификатором renderartist/Classic-Painting-Z-Image-Turbo-LoRA; конкретный разработчик в README не указан. Адаптер используется с экосистемой Diffusers и добавляет к генерации визуальную стилистику классической масляной живописи. По примерам запросов модель ориентирована на создание портретов, сюжетных сцен и композиций в духе исторической живописи, включая выразительные лица, традиционную одежду, фактуру мазков, музейную состаренность и реалистичные детали. В ряде примеров упоминается влияние Jan van Eyck, а также встречаются отсылки к Jean-François Millet, однако README не описывает формальные ограничения или точный состав обучающих данных. Для активации стилистики в примерах используется ключевое слово class1cpa1nt. Архитектура базовой модели, количество параметров, поддерживаемые языки, максимальный контекст и точные модальности не указаны; из назначения следует поддержка текстового ввода и генерации изображений. Сильная сторона адаптера — специализация на классической живописной эстетике, портретах и детализированных сценах. Ограничения включают зависимость от совместимой базовой text-to-image модели и необходимость подбора параметров и промптов для получения нужного результата. Лицензия и условия коммерческого или иного использования в README не указаны.

Fictiverse/ElRisitas — дообученная модель Stable Diffusion 1.5 для генерации изображений с Эль Риситасом по текстовому описанию. Чтобы вызвать персонажа, добавьте в запрос «Elrisitas». Модель работает через StableDiffusionPipeline библиотеки Diffusers; в репозитории доступны форматы Diffusers, PyTorch и safetensors. Модель предназначена для создания изображений с этим персонажем в заданных сценах и стилях. В README указана лицензия OpenRAIL. Размер модели и длина контекста в предоставленных данных не приведены.

Emo & Goth Core — модель генерации изображений по текстовому описанию, созданная Duskfallcrew методом DreamBooth на базе Stable Diffusion 1.5. Она предназначена для генерации изображений с эмо- и готической эстетикой; автор рекомендует использовать специальные concept prompts и запускать модель через библиотеку diffusers. Репозиторий содержит веса в форматах Diffusers, PyTorch и SafeTensors. Модель распространяется по лицензии CreativeML OpenRAIL-M. Она рассчитана на генерацию изображений по тексту; сведений о контексте, языках или конкретных ограничениях качества в карточке нет.