Edit model card

東北ずん子プロジェクトのキャラクターイラストを用いてDreamBoothで学習したモデルです.

  • itako: 東北イタコ
  • zunko: 東北ずん子
  • kiritan: 東北きりたん
  • zundamon: ずんだもん (人間形態)
  • metan: 四国めたん
  • usagi: 中国うさぎ
  • awamo: 沖縄あわも
  • shinobi: 関西しのび
  • hokamel: 北海道めろん
  • sora: 九州そら
  • chanko: 大江戸ちゃんこ

学習画像はなるべく衣装にバリエーションをもたせているので,「公式衣装」は出にくいです.

shirayu/sd-tohoku-v1と比べてキャラクターが増え, 学習元モデルも変更しています. ただし,以前のモデルより完全に優れているといえるかは不明です.

shirayu/sd-tohoku-v1と比較して, その時々によって使い分けをされることをおすすめします.

また,元モデルのリリースノートのWaifu Diffusion 1.4 Anime Release Notesも参考にしてください.

ファイル形式

  1. AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webuiなどckptファイルを読み込むツールの場合

    sd-tohoku-v2.model.ckpt(約2.5GB)とsd-tohoku-v2.yamlをダウンロードして読み込んでください

  2. diffusersから利用する場合

    from diffusers import DiffusionPipeline
    pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("shirayu/sd-tohoku-v2")
    

紹介動画

ライセンス

CreativeML Open RAIL-M license 1.0

また,各種法令・各種ガイドラインにご留意ください. 例えば,生成された画像が東北ずん子プロジェクトのキャラクターを含む場合, 「東北ずん子プロジェクト キャラクター利用の手引き」に基づいて利用してください.

学習設定

  • 元モデル: Waifu Diffusion 1.4 Anime Epoch 1 (wd-1-4-anime_e1.ckpt)

  • 学習画像

    • 11キャラクター計111枚
    • アルファチャンネルは削除 + 白背景 + センタリング + 448x640にリサイズ
    • 正則化画像なし
  • 学習元コード: kohya-ss/sd-scripts (e31177adf3a2524696495e1caf8b188be1d320b6)

  • 学習設定

    • Instance ID: itako, zunko, kiritan, zundamon, metan, usagi, awamo, shinobi, hokamel, sora, chanko (11種)
    • Instance prompt: <ID>, 1girl
    • NVIDIA A100で約160分, 600エポック
  • 学習用コマンド

    accelerate launch \
        --num_cpu_threads_per_process 12 \
        train_db.py \
        --pretrained_model_name_or_path="wd-1-4-anime_e1.ckpt" \
        --train_data_dir="/content/data/img_train" \
        --reg_data_dir="/content/data/img_reg"  \
        --output_dir="/content/data/output_models" \
        --prior_loss_weight=1.0  \
        --resolution="448,640"  \
        --train_batch_size="4" \
        --learning_rate="1e-6"  \
        --max_train_steps="8400"  \
        --use_8bit_adam  \
        --cache_latents \
        --v2 \
        --logging_dir="/content/data/logs" \
        --save_every_n_epochs "10" \
        --save_last_n_epochs "1" \
        --save_state \
        --mixed_precision='fp16'
    

    後半300エポックは--output_dirを変え,--resume /content/data/output_models/last-stateで再開.

学習に使った画像

学習に使った画像

生成例

生成例(大江戸ちゃんこ)
masterpiece, best quality, chanko, 1girl, white dress, sing on a stage, hold a microphone
Negative prompt: out of frame, armature drawing, mutated hands and fingers, poor drawing, amateur, bad painting, bad painting of arms, bad anatomy, mutation, extra limbs, ugly, fat
Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7.5, Seed: 4103437300, Size: 512x704, Model hash: c6343649
生成例(九州そら)
sora, skirt, reading a book in room, smile, masterpiece, best quality, high quality, absurdres, Anime key visual
Negative prompt: worst quality, low quality, medium quality, deleted, lowres, comic, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry
Steps: 55, Sampler: Euler a, CFG scale: 7.5, Seed: 4198993211, Size: 512x640, Model hash: c6343649
生成例(中国うさぎ)
usagi,  1girl, miko in shrine, cleaning by holding a broom, standing, masterpiece, best quality, high quality, absurdres, Anime key visual
Negative prompt: worst quality, low quality, medium quality, deleted, lowres, comic, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry
Steps: 20, Sampler: DPM++ SDE Karras, CFG scale: 7.5, Seed: 347036291, Size: 896x704, Model hash: c6343649
生成例(沖縄あわも)
awamo, 1girl, summer, mountain, jumping, masterpiece, best quality, high quality, absurdres, Anime key visual, blue hair
Negative prompt: worst quality, low quality, medium quality, deleted, lowres, comic, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry
Steps: 38, Sampler: DPM++ SDE Karras, CFG scale: 7.5, Seed: 1779198846, Size: 640x896, Model hash: c6343649
Downloads last month
14
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.