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license: creativeml-openrail-m |
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language: |
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- en |
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tags: |
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- stable-diffusion |
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- stable-diffusion-diffusers |
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- text-to-image |
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[東北ずん子プロジェクト](https://zunko.jp/)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． |
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- ``itako``: 東北イタコ |
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- ``zunko``: 東北ずん子 |
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- ``kiritan``: 東北きりたん |
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- ``zundamon``: ずんだもん (人間形態) |
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- ``metan``: 四国めたん |
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- ``usagi``: 中国うさぎ |
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- ``awamo``: 沖縄あわも |
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- ``shinobi``: 関西しのび |
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- ``hokamel``: 北海道めろん |
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- ``sora``: 九州そら |
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- ``chanko``: 大江戸ちゃんこ |
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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． |
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[shirayu/sd-tohoku-v1](https://huggingface.co/shirayu/sd-tohoku-v1)と比べてキャラクターが増え， |
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学習元モデルも変更しています． |
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ただし，全てが改善されているとはいえません． |
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（例えば``itako``の画像が非常に出力しにくいです．） |
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その理由として |
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- 1キャラクターあたりの学習枚数を16枚に絞った |
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- 同時に学習したキャラクターが11名と多い |
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- 学習元モデルがまだEpoch 1での学習結果である |
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など様々な理由が考えられます． |
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[shirayu/sd-tohoku-v1](https://huggingface.co/shirayu/sd-tohoku-v1)と比較して， |
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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． |
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## ファイル形式 |
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1. [AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui)などckptファイルを読み込むツールの場合 |
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[sd-tohoku-v2.model.ckpt](https://huggingface.co/shirayu/sd-tohoku-v2/resolve/main/ckpt/sd-tohoku-v2.model.ckpt)(約2.5GB)と[sd-tohoku-v2.yaml](https://huggingface.co/shirayu/sd-tohoku-v2/resolve/main/ckpt/sd-tohoku-v2.model.yaml)をダウンロードして読み込んでください |
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2. [diffusers](https://github.com/huggingface/diffusers)から利用する場合 |
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```python |
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from diffusers import DiffusionPipeline |
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pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("shirayu/sd-tohoku-v2") |
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``` |
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## 紹介動画 |
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## ライセンス |
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[CreativeML Open RAIL-M license 1.0](https://hf.space/static/bigscience/license/index.html) |
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また，各種法令・各種ガイドラインにご留意ください． |
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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， |
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[「東北ずん子プロジェクト キャラクター利用の手引き」](https://zunko.jp/guideline.html)に基づいて利用してください． |
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## 学習設定 |
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- 元モデル: [Waifu Diffusion 1.4 Anime Epoch 1](https://huggingface.co/hakurei/waifu-diffusion-v1-4) (``wd-1-4-anime_e1.ckpt``) |
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- 学習画像 |
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- 11キャラクター計111枚 |
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- 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 |
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- 正則化画像なし |
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- 学習元コード: [ShivamShrirao/diffusers](https://github.com/ShivamShrirao/diffusers) (``85d8b49``) |
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- 学習設定 |
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- Instance ID: ``itako``, ``zunko``, ``kiritan``, ``zundamon``, ``metan``, ``usagi``, ``awamo``, ``shinobi``, ``hokamel``, ``sora``, ``chanko`` (11種) |
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- Instance prompt: ``<ID>, 1girl`` |
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- NVIDIA A100で約160分, 600エポック |
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- 学習用コマンド |
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```bash |
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accelerate launch \ |
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--num_cpu_threads_per_process 12 \ |
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train_db.py \ |
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--pretrained_model_name_or_path="wd-1-4-anime_e1.ckpt" \ |
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--train_data_dir="/content/data/img_train" \ |
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--reg_data_dir="/content/data/img_reg" \ |
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--output_dir="/content/data/output_models" \ |
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--prior_loss_weight=1.0 \ |
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--resolution="448,640" \ |
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--train_batch_size="4" \ |
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--learning_rate="1e-6" \ |
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--max_train_steps="8400" \ |
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--use_8bit_adam \ |
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--cache_latents \ |
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--v2 \ |
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--logging_dir="/content/data/logs" \ |
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--save_every_n_epochs "10" \ |
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--save_last_n_epochs "1" \ |
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--save_state \ |
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--mixed_precision='fp16' |
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``` |
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後半300エポックは``--output_dir``を変え，``--resume /content/data/output_models/last-state``で再開． |
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## 学習に使った画像 |
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TBA |
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## 生成例 |
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TBA |
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