🚀 NoobAI XL V-Pred 1.0

这是一个基于图像生成的模型，基于Laxhar/noobai-XL_v1.0开发，利用了完整的Danbooru和e621数据集，具备原生标签和自然语言字幕功能。该模型采用v预测机制，与eps预测有所不同，需要特定的参数配置。

🚀 快速开始

模型简介

此图像生成模型基于Laxhar/noobai-XL_v1.0，利用完整的Danbooru和e621数据集，带有原生标签和自然语言字幕。它是一个v预测模型（与eps预测不同），需要特定的参数配置，后续章节会详细说明。

特别感谢队友euge的编码工作，也感谢许多热心社区成员的技术支持。

模型样例

你可以通过以下链接下载高清图像： https://huggingface.co/Panchovix/noobai-XL-VPred-cyberfixv2-perpendicularcyberfixv2/blob/main/00042-1005644031.png

重要提示

⚠️ 重要提示

本模型的工作方式与EPS模型不同！请仔细阅读使用指南！

✨ 主要特性

• Cyberfix更新了模型，使用Cyber Realistic v4代替了v3.1。
• 不再使用单独的仓库，现在所有内容都在同一个仓库中。
• 采用与NoobaiCyberFix（https://civitai.com/models/913998/noobaicyberfix?modelVersionId=1022962）类似的修复方法，但使用了所有Vpred模型（测试版本除外），同时结合sd_mecha进行垂直处理，配方来自：https://huggingface.co/Doctor-Shotgun/NoobAI-XL-Merges

📦 安装指南

方法一：reForge

1. （如果尚未安装reForge）按照仓库中的说明安装reForge。
2. 启动WebUI并像往常一样使用模型！

方法二：ComfyUI

使用节点示例 comfy_ui_workflow_sample

方法三：WebUI

注意，开发分支不稳定，可能包含错误。

1. （如果尚未安装WebUI）按照仓库中的说明安装WebUI。
2. 切换到dev分支：

git switch dev

3. 拉取最新更新：

git pull

4. 启动WebUI并像往常一样使用模型！

方法四：Diffusers

import torch
from diffusers import StableDiffusionXLPipeline
from diffusers import EulerDiscreteScheduler

ckpt_path = "/path/to/model.safetensors"
pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_single_file(
    ckpt_path,
    use_safetensors=True,
    torch_dtype=torch.float16,
)
scheduler_args = {"prediction_type": "v_prediction", "rescale_betas_zero_snr": True}
pipe.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config, **scheduler_args)
pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = """masterpiece, best quality,artist:john_kafka,artist:nixeu,artist:quasarcake, chromatic aberration, film grain, horror \(theme\), limited palette, x-shaped pupils, high contrast, color contrast, cold colors, arlecchino \(genshin impact\), black theme,  gritty, graphite \(medium\)"""
negative_prompt = "nsfw, worst quality, old, early, low quality, lowres, signature, username, logo, bad hands, mutated hands, mammal, anthro, furry, ambiguous form, feral, semi-anthro"

image = pipe(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    width=832,
    height=1216,
    num_inference_steps=28,
    guidance_scale=5,
    generator=torch.Generator().manual_seed(42),
).images[0]

image.save("output.png")

注意：请确保你的机器上安装了Git并正确配置了环境。

💻 使用示例

基础用法

import torch
from diffusers import StableDiffusionXLPipeline
from diffusers import EulerDiscreteScheduler

ckpt_path = "/path/to/model.safetensors"
pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_single_file(
    ckpt_path,
    use_safetensors=True,
    torch_dtype=torch.float16,
)
scheduler_args = {"prediction_type": "v_prediction", "rescale_betas_zero_snr": True}
pipe.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config, **scheduler_args)
pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = """masterpiece, best quality,artist:john_kafka,artist:nixeu,artist:quasarcake, chromatic aberration, film grain, horror \(theme\), limited palette, x-shaped pupils, high contrast, color contrast, cold colors, arlecchino \(genshin impact\), black theme,  gritty, graphite \(medium\)"""
negative_prompt = "nsfw, worst quality, old, early, low quality, lowres, signature, username, logo, bad hands, mutated hands, mammal, anthro, furry, ambiguous form, feral, semi-anthro"

image = pipe(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    width=832,
    height=1216,
    num_inference_steps=28,
    guidance_scale=5,
    generator=torch.Generator().manual_seed(42),
).images[0]

image.save("output.png")

📚 详细文档

推荐设置

参数

• CFG：4 ~ 5
• 步数：28 ~ 35
• 采样方法：Euler（⚠️ 其他采样器可能无法正常工作）
• 分辨率：总面积约为1024x1024。建议选择：768x1344、832x1216、896x1152、1024x1024、1152x896、1216x832、1344x768

提示词

• 提示词前缀：

masterpiece, best quality, newest, absurdres, highres, safe,

• 负面提示词：

nsfw, worst quality, old, early, low quality, lowres, signature, username, logo, bad hands, mutated hands, mammal, anthro, furry, ambiguous form, feral, semi-anthro

使用指南

字幕

<1girl/1boy/1other/...>, <character>, <series>, <artists>, <special tags>, <general tags>, <other tags>

质量标签

对于质量标签，我们通过以下过程评估图像的受欢迎程度：

• 基于各种来源和评级进行数据归一化。
• 根据日期的近期性应用基于时间的衰减系数。
• 根据此处理对整个数据集中的图像进行排名。

我们的最终目标是确保质量标签能够有效地跟踪近年来用户的偏好。

百分位范围	质量标签
> 95%	杰作
> 85%，<= 95%	最佳质量
> 60%，<= 85%	良好质量
> 30%，<= 60%	正常质量
<= 30%	最差质量

美学标签

标签	描述
very awa	根据waifu-scorer的美学得分排名前5%的图像
worst aesthetic	根据waifu-scorer和aesthetic-shadow-v2的美学得分排名后5%的所有图像
...	...

日期标签

有两种类型的日期标签：年份标签和时期标签。对于年份标签，使用year xxxx格式，即year 2021。对于时期标签，请参考以下表格：

年份范围	时期标签
2005 - 2010	旧的
2011 - 2014	早期
2014 - 2017	中期
2018 - 2020	近期
2021 - 2024	最新

数据集

• 截至训练日期（大约在2024-10-23之前）的最新Danbooru图像
• Hugging Face上的E621图像e621-2024-webp-4Mpixel数据集

交流方式

• QQ群：
  • 875042008
  • 914818692
  • 635772191
• Discord：Laxhar Dream Lab SDXL NOOB

如何在v-pred SDXL模型上训练LoRA

这是一篇针对基于sd-scripts的LoRA训练者的教程。 文章链接：https://civitai.com/articles/8723

实用工具

Laxhar Lab正在为NoobXL训练一个专用的ControlNet模型，并且这些模型正在逐步发布。到目前为止，已经发布了普通、深度和边缘检测模型。 模型链接：https://civitai.com/models/929685

🔧 技术细节

模型详情

属性	详情
开发者	Laxhar Lab
模型类型	基于扩散的文本到图像生成模型
微调基础	Laxhar/noobai-XL_v1.0
赞助方	Lanyun Cloud

📄 许可证

本模型的许可证继承自https://huggingface.co/OnomaAIResearch/Illustrious-xl-early-release-v0 fair-ai-public-license-1.0-sd，并添加了以下条款。任何使用本模型及其变体的行为都受此许可证约束。

一、使用限制

• 禁止将模型用于有害、恶意或非法活动，包括但不限于骚扰、威胁和传播虚假信息。
• 禁止生成不道德或冒犯性的内容。
• 禁止违反用户所在司法管辖区的法律法规。

二、商业禁止

我们禁止任何形式的商业化，包括但不限于对模型、衍生模型或模型生成产品的货币化或商业使用。

三、开源社区

为了促进繁荣的开源社区，用户必须遵守以下要求：

• 开源基于上述模型的衍生模型、合并模型、LoRA和产品。
• 分享工作细节，如合成公式、提示词和工作流程。
• 遵循公平人工智能公共许可证，确保衍生作品保持开源。

四、免责声明

生成的模型可能会产生意外或有害的输出。用户必须承担使用的所有风险和潜在后果。

参与者和贡献者

参与者

• L_A_X：Civitai | Liblib.art | Huggingface
• li_li：Civitai | Huggingface
• nebulae：Civitai | Huggingface
• Chenkin：Civitai | Huggingface
• Euge：Civitai | Huggingface | Github

贡献者

• Narugo1992：感谢narugo1992和deepghs团队开源各种训练集、图像处理工具和模型。
• Mikubill：感谢Mikubill提供的Naifu训练器。
• Onommai：感谢OnommAI开源强大的基础模型。
• V-Prediction：感谢以下人员的详细说明和实验：
  • adsfssdf
  • bluvoll
  • bvhari
  • catboxanon
  • parsee-mizuhashi
  • very-aesthetic
  • momoura
  • madmanfourohfour
• 社区：aria1th261，neggles，sdtana，chewing，irldoggo，reoe，kblueleaf，Yidhar，ageless，白玲可，Creeper，KaerMorh，吟游诗人，SeASnAkE，zwh20081，Wenaka⁧~喵，稀里哗啦，幸运二副，昨日の約，445，EBIX，Sopp，Y_X，Minthybasis，Rakosz