stable-diffusion text-to-image

Emi Model Card

eyecatch.jpg Original(PNG)

English: Click Here

はじめに

Emi (Ethereal master of illustration) は、 最先端の開発機材H100と画像生成Stable Diffusion XL 1.0を用いて AI Picasso社が開発したAIアートに特化した画像生成AIです。 このモデルの特徴として、Danbooruなどにある無断転載画像を学習していないことがあげられます。

ライセンスについて

ライセンスについては、これまでとは違い、 CreativeML Open RAIL++-M License です。 したがって、商用利用可能です。 これは次のように判断したためです。

使い方

ここからデモを利用することができます。 本格的に利用する人はここからモデルをダウンロードできます。 通常版で生成がうまく行かない場合は、安定版をお使いください。

シンプルな作品例

example_1.jpg

positive prompt: anime artwork, anime style, (1girl), (black bob hair:1.5), brown eyes, red maples, sky, ((transparent))
negative prompt: (embedding:unaestheticXLv31:0.5), photo, deformed, realism, disfigured, low contrast, bad hand

example_2.png

positive prompt: monochrome, black and white, (japanese manga), mount fuji
negative prompt: (embedding:unaestheticXLv31:0.5), photo, deformed, realism, disfigured, low contrast, bad hand

example_3.jpg

positive prompt: (1man), focus, white wavy short hair, blue eyes, black shirt, white background, simple background
negative prompt: (embedding:unaestheticXLv31:0.5), photo, deformed, realism, disfigured, low contrast, bad hand

モデルの出力向上について

example_4.png

法律について

本モデルは日本にて作成されました。したがって、日本の法律が適用されます。 本モデルの学習は、著作権法第30条の4に基づき、合法であると主張します。 また、本モデルの配布については、著作権法や刑法175条に照らしてみても、 正犯や幇助犯にも該当しないと主張します。詳しくは柿沼弁護士の見解を御覧ください。 ただし、ライセンスにもある通り、本モデルの生成物は各種法令に従って取り扱って下さい。

連絡先

support@aipicasso.app

以下、一般的なモデルカードの日本語訳です。

モデル詳細

@misc{podell2023sdxl,
      title={SDXL: Improving Latent Diffusion Models for High-Resolution Image Synthesis}, 
      author={Dustin Podell and Zion English and Kyle Lacey and Andreas Blattmann and Tim Dockhorn and Jonas Müller and Joe Penna and Robin Rombach},
      year={2023},
      eprint={2307.01952},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

モデルの使用例

Stable Diffusion XL 1.0と同じ使い方です。 たくさんの方法がありますが、3つのパターンを提供します。

ComfyUIやFooocusの場合

Stable Diffusion XL 1.0 の使い方と同じく、safetensor形式のモデルファイルを使ってください。 詳しいインストール方法は、こちらの記事を参照してください。

Diffusersの場合

🤗's Diffusers library を使ってください。

まずは、以下のスクリプトを実行し、ライブラリをいれてください。

pip install invisible_watermark transformers accelerate safetensors　diffusers

次のスクリプトを実行し、画像を生成してください。

from diffusers import StableDiffusionXLPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler
import torch

model_id = "aipicasso/emi"

scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler")
pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "1girl, sunflowers, brown bob hair, brown eyes, sky, transparent"
images = pipe(prompt, num_inference_steps=20).images
images[0].save("girl.png")

複雑な操作はデモのソースコードを参考にしてください。

想定される用途

想定されない用途

使用してはいけない用途や悪意のある用途

モデルの限界やバイアス

モデルの限界

バイアス

学習

学習データ

学習プロセス

評価結果

第三者による評価を求めています。

環境への影響

参考文献

@misc{podell2023sdxl,
      title={SDXL: Improving Latent Diffusion Models for High-Resolution Image Synthesis}, 
      author={Dustin Podell and Zion English and Kyle Lacey and Andreas Blattmann and Tim Dockhorn and Jonas Müller and Joe Penna and Robin Rombach},
      year={2023},
      eprint={2307.01952},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}