Edit model card

◆RainMix

  • "ACertainThing"ベースのマージモデルです。
  • "RainierMix"のレシピやモデルを一部変更して作成したモデルです。

◆Discord

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  • Hemlokのマージコミュニティです。レシピとか裏話はこちら。

◆モデル概要

  • English Readme

  • Sampler: DPM++ SDE Karras 推奨。

  • Steps: 50~

  • Clipskip: 2

  • CFG Scale: 5-8

  • Denoise strength: 0.5-0.7

  • "EasyNegative" 推奨です。

  • fp16版はVAEを混ぜています。


◆サンプル

  • Prompt:
1girl, solo, long hair, (upper body:1.2), white hair, [smile], looking at viewer,

  • Prompt:
1girl, solo, long hair, (upper body:1.2), white hair, [smile], looking at viewer,

  • Prompt:
1girl, solo, long hair, (upper body:1.2), (dynamic angle), Ruffled Dresses, (The great hall of the mansion), tiara, Luxurious interior, looking at viewer,

  • Prompt:
1girl, solo, (face focus:1.2), icon, white background, simple background, looking at viewer,

◆モデルの使い方

  • モデルをダウンロードしてWebUI等でご使用ください。

  • モデルはModelsフォルダの中にあります。

  • VRAMが少ないPCやColabの無料プランではfp16版を推奨します。

  • VAEは不要ですが使ってもらっても大丈夫です。


🧨Diffusers

  • Diffusersを使用する際は以下のコードを利用してください。
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "Hemlok/RainMix"

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

prompt = "One girl standing by the window"
image = pipe(prompt).images[0]  
    
image.save("test.png")

免責事項

  • SFWおよびNSFW画像の作成は、個々のクリエイターの判断によります。モデル製作者は責任を負いません。

  • このモデルは、公共の場などでNSFWコンテンツを公開するために作られたモデルではありません。


ライセンス

  • このモデルはオープンアクセスで誰でも利用可能であり、CreativeML OpenRAIL-Mライセンスでさらに権利と使用方法が規定されています。
  • CreativeML OpenRAILライセンスでは、次のように規定されています。
  1. このモデルを使用して、違法または有害な出力やコンテンツを意図的に作成したり、共有したりすることはできません。
  2. 作者はあなたが生成した出力に対していかなる権利も主張しません。あなたはそれらを自由に使用することができますが、ライセンスで定められた規定を守ってください。利用は自己責任でお願いします。
  3. あなたはウェイトを再配布し、モデルを商業的またはサービスとして使用することができます。その場合、ライセンスにあるものと同じ使用制限を含め、CreativeML OpenRAIL-Mのコピーをあなたのすべてのユーザーに共有しなければならないことに注意してください(ライセンスを完全にかつ注意深く読んでください)。
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Inference Examples
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated) instead.