Pastel Mix
Pastel Mix是一款风格化的潜在扩散模型,专为生成高质量、高度细节化的动漫风格图像而设计,特别模仿粉彩艺术风格。
下载量 121
发布时间 : 6/25/2023
模型简介
该模型旨在仅需少量提示即可生成高质量、高度细节化的动漫风格图像,支持使用danbooru标签生成图像。
模型特点
风格化动漫生成
能够生成高度细节化的动漫风格图像,特别模仿粉彩艺术风格。
少量提示生成
仅需少量提示即可生成高质量图像。
LoRA支持
支持LoRA混合,可创造惊艳效果。
danbooru标签支持
与其他动漫风格的稳定扩散模型一样,支持使用danbooru标签生成图像。
模型能力
文本到图像生成
动漫风格图像生成
高度细节化图像生成
使用案例
艺术创作
动漫角色设计
生成具有粉彩艺术风格的动漫角色图像。
高质量、高度细节化的动漫风格图像。
概念艺术
快速生成概念艺术图像,用于游戏或动画开发。
风格化、细节丰富的概念艺术图像。
娱乐
粉丝艺术创作
为动漫爱好者生成个性化的粉丝艺术图像。
个性化、风格化的粉丝艺术作品。
🚀 Pastel Mix
Pastel Mix 是一款风格化的潜在扩散模型,旨在通过少量提示词生成高质量、高细节的动漫风格图像。它模仿了类似粉彩的艺术风格,并融合了多种 LORA 模型,还支持使用 danbooru 标签生成图像。
🚀 快速开始
使用 Git 下载
git lfs install
git clone https://huggingface.co/andite/pastel-mix
🧨 Diffusers 使用方法
该模型的使用方式与其他 Stable Diffusion 模型相同。更多信息请参考 Stable Diffusion。 你还可以将模型导出为 ONNX、MPS 和/或 FLAX/JAX 格式。
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch
model_id = "andite/pastel-mix"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")
prompt = "hatsune_miku"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("./hatsune_miku.png")
Gradio 在线体验
我们支持通过 Gradio Web UI 运行 Pastel Mix 模型:
✨ 主要特性
- 高质量动漫风格:能够生成具有高细节和高质量的动漫风格图像。
- 支持 danbooru 标签:可以使用 danbooru 标签来引导图像生成。
- 融合 LORA 模型:通过融合多种 LORA 模型,创造出独特的图像风格。
💻 使用示例
基础用法
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch
model_id = "andite/pastel-mix"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")
prompt = "masterpiece, best quality, upper body, 1girl, looking at viewer, red hair, medium hair, purple eyes, demon horns, black coat, indoors, dimly lit"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("./example.png")
高级用法
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch
model_id = "andite/pastel-mix"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")
prompt = "mksks style, masterpiece, best quality, upper body, 1girl, looking at viewer, red hair, medium hair, purple eyes, demon horns, black coat, indoors, dimly lit"
negative_prompt = "lowres, ((bad anatomy)), ((bad hands)), text, missing finger, extra digits, fewer digits, blurry, ((mutated hands and fingers)), (poorly drawn face), ((mutation)), ((deformed face)), (ugly), ((bad proportions)), ((extra limbs)), extra face, (double head), (extra head), ((extra feet)), monster, logo, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg, humpbacked, long body, long neck, ((jpeg artifacts))"
image = pipe(prompt, negative_prompt=negative_prompt).images[0]
image.save("./advanced_example.png")
📚 详细文档
示例图像及参数
示例 1
masterpiece, best quality, ultra-detailed, illustration, portrait, 1girl
Negative prompt: lowres, ((bad anatomy)), ((bad hands)), text, missing finger, extra digits, fewer digits, blurry, ((mutated hands and fingers)), (poorly drawn face), ((mutation)), ((deformed face)), (ugly), ((bad proportions)), ((extra limbs)), extra face, (double head), (extra head), ((extra feet)), monster, logo, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg, humpbacked, long body, long neck, ((jpeg artifacts))
Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7, Size: 448x640, Model hash: 7edc8e08, Model: pastelmix-fp32, Denoising strength: 0.6, Clip skip: 2, ENSD: 31337, Hires resize: 960x1280, Hires steps: 20, Hires upscaler: Latent
示例 2
masterpiece, best quality, ultra-detailed, illustration, portrait, hakurei reimu, 1girl, throne room, dimly lit
Negative prompt: lowres, ((bad anatomy)), ((bad hands)), text, missing finger, extra digits, fewer digits, blurry, ((mutated hands and fingers)), (poorly drawn face), ((mutation)), ((deformed face)), (ugly), ((bad proportions)), ((extra limbs)), extra face, (double head), (extra head), ((extra feet)), monster, logo, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg, humpbacked, long body, long neck, ((jpeg artifacts))
Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7, Size: 448x640, Model hash: 7edc8e08, Model: pastelmix-fp32, Denoising strength: 0.6, Clip skip: 2, ENSD: 31337, Hires resize: 960x1280, Hires steps: 20, Hires upscaler: Latent
'better-vae' 版本说明
我将 pastel-waifu-diffusion.vae.pt 合并到了模型中,这样你就无需再单独设置 VAE 了。
pastelmix-lora.safetensors 说明
这是一个 LORA 版本,它是通过类似于 add-difference 方法的脚本从 Pastel Mix 中提取 LORA 得到的。 详细信息
使用指南
对于设置或参数,我推荐使用以下设置:
Sampler: DPM++ 2M Karras
Steps: 20
CFG Scale: 7
Hires. Fix: On
Upscaler: Latent (MUST!)
Hires Steps: 20
Denoising Strength: 0.6
我更喜欢使用 0.6 的去噪强度,因为这是该模型的最佳平衡点。如果你能为该模型找到更好的设置,那当然更好啦。 潜在上采样器对我来说是最好的设置,因为它可以保留或增强粉彩风格。其他上采样器(如 Lanczos 或 Anime6B)往往会使图像变得平滑,去除类似粉彩的笔触。 请使用我在本仓库中上传的 VAE,它来自 Waifu Diffusion 团队。感谢 haru 允许我重命名并上传它。
提示(可选)
在提示词开头添加 mksks style 可以进一步影响类似粉彩的风格,使输出效果更好。不过这是可选的,你可以根据自己的需求决定是否使用。
mksks style, masterpiece, best quality, upper body, 1girl, looking at viewer, red hair, medium hair, purple eyes, demon horns, black coat, indoors, dimly lit
Negative prompt: lowres, ((bad anatomy)), ((bad hands)), text, missing finger, extra digits, fewer digits, blurry, ((mutated hands and fingers)), (poorly drawn face), ((mutation)), ((deformed face)), (ugly), ((bad proportions)), ((extra limbs)), extra face, (double head), (extra head), ((extra feet)), monster, logo, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg, humpbacked, long body, long neck, ((jpeg artifacts))
Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7, Seed: 580841049, Size: 448x640, Model hash: 7edc8e08, Model: pastelmix-fp32, Denoising strength: 0.6, Clip skip: 2, ENSD: 31337, Hires resize: 960x1280, Hires steps: 20, Hires upscaler: Latent
模型融合配方
模型合并
模型 A | 模型 B | 权重 | 基础 alpha | 合并名称 |
---|---|---|---|---|
dpepmkmp | Tea | 1,0.9,0.7,0.5,0.3,0.1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,0.1,0.3,0.5,0.7,0.9,1 | 0 | dpeptea |
dpeptea | basil-mix | 1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 | 0 | dpeptea-basil |
LORA 合并
模型 | LORA | 权重 | 合并名称 |
---|---|---|---|
dpeptea-basil | Magic LORA | 0.3 | dpeptea-1 |
dpeptea-1 | Jordan_3 | 1 | dpeptea-2 |
dpeptea-2 | sttabi_v1.4-04 | 0.5 | dpeptea-3 |
dpeptea-3 | xlimo768 | 0.6 | dpeptea-4 |
dpeptea-4 | dpep 2 768 | 0.35 | Pastel-Mix |
📄 许可证
该模型采用 CreativeML OpenRAIL-M 许可证,允许所有人免费使用。该许可证规定:
- 你不得使用该模型故意生成或分享非法或有害的输出或内容。
- 作者对您生成的输出不主张任何权利,您可以自由使用它们,但需对其使用负责,且不得违反许可证中的规定。
- 您可以重新分发模型权重,并将模型用于商业用途或作为服务使用。如果您这样做,请确保包含与许可证中相同的使用限制,并向所有用户分享 CreativeML OpenRAIL-M 许可证的副本(请完整、仔细地阅读许可证)。 请在此处阅读完整许可证
致谢
感谢 東方Project AI 社区提供的优秀 LORA。
- Closertodeath 提供了 dpepmkmp 模型以及 xlimo768、dpep 2 768 LORA。
- dolphinz/sometimes#9353 提供了 tabi 艺术风格的 LORA。
- SatyamSSJ10 提供了 Jordan_3 LORA。
- randomaccessmemories#4004 提供了 Magic Lora。
Stable Diffusion V1 5
Openrail
稳定扩散是一种潜在的文本到图像扩散模型,能够根据任何文本输入生成逼真的图像。
图像生成
S
stable-diffusion-v1-5
3.7M
518
Stable Diffusion Inpainting
Openrail
基于稳定扩散的文本到图像生成模型,具备图像修复能力
图像生成
S
stable-diffusion-v1-5
3.3M
56
Stable Diffusion Xl Base 1.0
SDXL 1.0是基于扩散的文本生成图像模型,采用专家集成的潜在扩散流程,支持高分辨率图像生成
图像生成
S
stabilityai
2.4M
6,545
Stable Diffusion V1 4
Openrail
稳定扩散是一种潜在文本到图像扩散模型,能够根据任意文本输入生成逼真图像。
图像生成
S
CompVis
1.7M
6,778
Stable Diffusion Xl Refiner 1.0
SD-XL 1.0优化器模型是Stability AI开发的图像生成模型,专为提升SDXL基础模型生成的图像质量而设计,特别擅长最终去噪步骤处理。
图像生成
S
stabilityai
1.1M
1,882
Stable Diffusion 2 1
基于扩散的文本生成图像模型,支持通过文本提示生成和修改图像
图像生成
S
stabilityai
948.75k
3,966
Stable Diffusion Xl 1.0 Inpainting 0.1
基于Stable Diffusion XL的潜在文本到图像扩散模型,具备通过遮罩进行图像修复的功能
图像生成
S
diffusers
673.14k
334
Stable Diffusion 2 Base
基于扩散的文生图模型,可根据文本提示生成高质量图像
图像生成
S
stabilityai
613.60k
349
Playground V2.5 1024px Aesthetic
其他
开源文生图模型,能生成1024x1024分辨率及多种纵横比的美学图像,在美学质量上处于开源领域领先地位。
图像生成
P
playgroundai
554.94k
723
Sd Turbo
SD-Turbo是一款高速文本生成图像模型,仅需单次网络推理即可根据文本提示生成逼真图像。该模型作为研究原型发布,旨在探索小型蒸馏文本生成图像模型。
图像生成
S
stabilityai
502.82k
380
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers 英语

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98
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