PhotoPedia XL 📷

Drücke auf ❤️ um dem Modell zu folgen / erwäge eine Bewertung im Modell-Review zu hinterlassen. Feedback wird geschätzt!

Lies die untenstehenden Infos, um hochwertige Bilder zu erhalten (klicke auf „mehr anzeigen“)⬇

7. Januar 23 - Ich arbeite noch an einem Datensatz, um das Modell weiter zu verfeinern. Momentan sind etwa 700 Fotos vorhanden, viele weitere sind geplant.

❗ Update - 11. Dezember 23

• 4.5 ist veröffentlicht. Sehr zufrieden mit dem Ergebnis!

• MBW wurde hier intensiv angewendet. Ich bin über 30 Merges mehrfach hinweg und zurück gegangen, um hierher zu kommen.

  • Du kannst die Bilder per Rechtsklick in einem neuen Tab öffnen und stark hineinzoomen, um Details zu prüfen.

• Bestimmte Probleme wie Hände und Augen wurden adressiert. Die Augen sind deutlich besser, auch die Hände. Dennoch können manche Generationen monstermäßige Fehler zeigen.

• Das allgemeine Gefühl wurde leicht verändert

  • Modellinfos wurden bearbeitet

    • Merge-Rezept weiter unten auf der Seite

    • Aktualisierung der Generierungsparameter und Tipps für 4.5

    • Links zu empfohlenen Ressourcen folgen bald + mehr

  • Weitere Galerien folgen bald, behalte sie im Auge

📣 GENERIERUNGSPARAMETER & EMPFEHLUNGEN (Stand 4.5)

ℹ️ 4.5 Generationen wurden mit folgenden Einstellungen durchgeführt

H/W: 1024/1024 - 1024/576 - 576/1024 - Ich bleibe meist bei 1024/1024
Sampler - DPM++ 2S a Karras ist der Hauptsampler, den ich für 4.5 genutzt habe
Schritte - 40 - Kann auch weniger sein
CFG - 4-9 - Ich ging niedriger als üblich, normalerweise 4-5

Generiere ein Bild mit aktiviertem Hires

Hires Upscale: 1.5 
Hires Schritte: 15-20
Hires Denoising: ~ 0.6
Upscaler: 4xLSDIRplusC

Dann schicke es zu Extras. Upscale einmal um 1.5. Schicke das hochskalierte Bild nochmals zu Extras für einen weiteren 1.5 Upscale. Ich mache das meist in Batches.

Upscale 1: 4x Foolhardy Remacri - 1.5 Upscale im Extras Tab
Upscale 2: 4x NKMD Superscale

Ich habe keinen ADetailer, negative Embeddings oder Loras genutzt.

ℹ️ HAUPTPROMPT

Fotoshooting, Fotostudio, RAW Foto, redaktionelles Foto, Filmfotografie, cineastisch, posierend, Amateurfoto, analog, raw, f2, 35mm, ein (Amateurfoto), Blitzfotografie, aufgenommen mit alter Kamera, Polaroid, 8k, hochdetailliert, (hohe Qualität, beste Qualität:1.3), extrem hochauflösend, Filmkorn, Kiki aus den Niederlanden, langes (Taillenlänge:1.2) gekämmtes kastanienbraunes Haar, ((Makroobjektiv)), dunkle Atmosphäre, ((Fokus auf die Augen)), feminine Ausdrücke, Fotografie, DSLR, 35mm, Fujifilm Superia Premium 400, Nikon D850 Filmfotografie, Kodak Portra 400 f1.6 Objektiv, 8k, UHD

ℹ️ NEGATIVER PROMPT

(schlechte Qualität, niedrige Qualität:1.4), Illustration, 3D, 2D, Gemälde, Cartoons, Skizze, Unschärfe, unscharf, unscharf, Bokeh, undeutlich, körnig, niedrige Auflösung, Downsampling, Treppeneffekt, Dithering, verzerrt, JPEG-Artefakte, Komprimierungsartefakte, überbelichtet, hoher Kontrast, schlechter Kontrast, schlecht gezeichnet, beschnitten, außerhalb des Rahmens, [deformiert, entstellt, Hosenträger], ((deformierte Iris, deformierte Pupillen:1.4)), (physisch abnormal:2), (Gelenkunregelmäßigkeiten:2), (Gliedmaßen-Unregelmäßigkeiten:2), deformiert, entstellt, schlecht gezeichnete Hände, schlecht gezeichnete Füße, schlecht gezeichnetes Gesicht, außerhalb des Rahmens, Mutation, mutiert, zusätzliche Gliedmaßen, zusätzliche Beine, zusätzliche Arme, stumpfe Augen, unpassende Augen, schlechte Anatomie, Signatur, Wasserzeichen, Künstlername, Text, Fehler

Versuche zuerst ohne negative Prompts zu generieren für beste Ergebnisse. Ich war persönlich zu faul, um jeden einzeln zu testen, und der aktuelle Prompt funktioniert gut x)

Beginne mit sehr einfachen Prompts, bevor du mehr Komplexität hinzufügst

ℹ️ Ich habe keine negativen Embeddings oder Loras verwendet, um die Ausgaben zu verändern. Solltest du sie nutzen? Wie immer, experimentiere gerne, ich bin sicher, einige negative Embeddings funktionieren gut mit dem Modell. Ich versuche generell, sie sparsam einzusetzen.

ℹ️ INPAINTING

Ich nutze es fast nie. Ich bin mit den meisten Ergebnissen zufrieden (außer bei Aussortierung schlechterer Ergebnisse), es sei denn, ich liebe das Bild und möchte etwas korrigieren.

ℹ️ LOKALE GENERIERUNGEN

Ich habe es nicht ausgiebig getestet. Momentan keine Empfehlungen. Ich nutze SD lokal.

MEIN A1111

•  Version: v1.6.0  •  Python: 3.10.6  •  Torch: 2.0.1+cu118  •  Xformers: 0.0.20  •  Gradio: 3.41.2

MEINE HARDWARE

•  13th Gen Intel(R) Core(TM) i7-13700KF / 24 Kerne / 5,4 GHz

•  NVIDIA GeForce RTX 4070 / 12 GB

•  RAM 32 GB / 5200 MHz

Weitere Pläne

Aktualisierung

ℹ️ Lizenz & Nutzung

Dieses Modell ist frei zugänglich und steht allen zur Verfügung, mit einer CreativeML OpenRAIL-M Lizenz, die Rechte und Nutzung weiter definiert.

• 1. Du darfst das Modell nicht verwenden, um absichtlich illegale oder schädliche Inhalte zu erzeugen oder zu verbreiten.

• 2. Die Autoren beanspruchen keine Rechte an deinen generierten Outputs, du kannst sie frei nutzen und bist verantwortlich für deren Nutzung, die nicht gegen die Lizenzbestimmungen verstoßen darf.

• 3. Du darfst das Modellgewicht weiterverbreiten. Dabei musst du jedoch die gleichen Nutzungsbeschränkungen wie in der Lizenz einhalten und eine Kopie der angepassten CreativeML OpenRAIL-M Lizenz an deine Nutzer weitergeben (bitte die Lizenz vollständig und sorgfältig lesen).

Du stimmst zu, das Modell oder dessen Derivate nicht zu verwenden:

• In jeglicher Weise, die geltende nationale, bundesstaatliche, lokale oder internationale Gesetze oder Vorschriften verletzt

• Um Minderjährige auszubeuten, zu schädigen oder zu versuchen, sie auf irgendeine Weise auszubeuten oder zu schädigen

• Um nachweislich falsche Informationen und/oder Inhalte mit dem Ziel der Schädigung anderer zu erzeugen oder zu verbreiten

• Um personenbezogene Daten zu generieren oder zu verbreiten, die zur Schädigung einer Person verwendet werden können

• Um andere zu diffamieren, herabzusetzen oder zu belästigen

• Für vollautomatische Entscheidungen, die die gesetzlichen Rechte einer Person beeinträchtigen oder anderweitig eine verbindliche, durchsetzbare Verpflichtung schaffen oder ändern

• Für jede Nutzung, die darauf abzielt oder die Wirkung hat, Personen oder Gruppen basierend auf online- oder offline-sozialem Verhalten oder bekannten oder prognostizierten persönlichen oder personenbezogenem Merkmalen zu diskriminieren oder zu schädigen

• Um Schwachstellen spezifischer Personengruppen basierend auf Alter, sozialen, physischen oder mentalen Merkmalen auszunutzen, um das Verhalten einer Person aus dieser Gruppe so zu verfälschen, dass diese oder eine andere Person körperlichen oder psychischen Schaden erleidet oder wahrscheinlich erleiden wird

• Für jede Nutzung, die darauf abzielt oder die Wirkung hat, Personen oder Gruppen basierend auf gesetzlich geschützten Merkmalen oder Kategorien zu diskriminieren

• Um medizinische Beratung und Interpretationen medizinischer Ergebnisse zu geben

• Um Informationen zu generieren oder zu verbreiten, die für Justizverwaltung, Strafverfolgung, Einwanderung oder Asylprozesse genutzt werden, wie z. B. die Vorhersage, dass eine Person Betrug oder Straftaten begeht (z. B. durch Textprofiling, kausale Beziehungen in Dokumenten herstellen, wahllose und willkürliche Nutzung).

Du bist allein verantwortlich für rechtliche Konsequenzen, die sich aus einer unethischen Nutzung dieses Modells ergeben.

ÄLTERE INFOS UNTEN

💭 Obwohl das Endziel der Merges ein gewisses Maß an Realismus ist, empfehle ich, alle bereitgestellten Versionen zu testen. Sie unterscheiden sich leicht, aber einige könnten dir optisch besser gefallen. Ich persönlich kann mich noch nicht entscheiden, welche meine Lieblingsversion ist, da alle ihren eigenen Charme besitzen.

📣 GENERIERUNGSPARAMETER & EMPFEHLUNGEN (verwendet in v4 und älter)

ℹ️ Ich habe die meisten Generierungen mit folgenden Einstellungen durchgeführt

Sampler - Ich habe viele verwendet. Versuche DPM++ 2S a Karras
Schritte - 65 - Kann weniger oder mehr sein, je nach Sampler
CFG - 9 - Du möchtest vielleicht niedriger sein
Hires Upscale: 1.5 
Hires Schritte: 15-20
Hires Denoising: ~ 0.5
Upscaler - ESRGAN 4x / 4xUltraSharp

Bisher habe ich ADetailer bei diesem Merge nicht verwendet, da es Probleme gibt. Ich empfehle es aber.

Ich habe generierte Bilder nicht impaintet.

Keine negativen Embeddings verwendet. Ich empfehle, selbst auszuprobieren, da manche die Bilder stärker verändern als andere.

Ich verwendete üblicherweise das Detail Tweaker LoRA um 0.3.

Upscale im A1111 über Extras

ODER

Upscale außerhalb von A1111 - mit Waifu2x GUI

ℹ️ Beispielprompt

Amateurfoto von einem --Subjekt-- --macht etwas-- / --trägt etwas--, analog, raw, polaroid, schaut in die Kamera, (von der Seite:1.2), detaillierte Hauttextur, natürliche Hauttextur, perfekte Augen, perfekte Iris, hoch detaillierte Augen, detaillierte Iris, detaillierte Stoffstruktur, detaillierte Gesichtszüge, ästhetisch, Tiefenschärfe, cineastisches Licht,(hohe Qualität, beste Qualität:1.3), extrem hochauflösend, Kodak Portra 400 Kamera f1.6 Objektiv, Fujifilm Superia Premium 400, Nikon D850, <lora:add_detail:0.33>

📌 Merge-Infos / Rezept

1️⃣ Typ 1 ✔️Erster Merge

• CinemaXL + AltXL + XL6 = M1 ( 3 Sum / Normal / MBW )

• YamerXL + Fuduki + RealityCheck = M2 ( 3 Sum / Normal / MBW )

• CrystalClearXL + CherryPickerXL + MiaModelXL = M3 ( 3 Sum / Normal / MBW )

• M1 + M2 + M3 = M4 ( 3 Sum / Normal / MBW )

• Yamer + M4 = PhotoPedia XL Typ 1 ( Gewichtete Summe / Train Diff / MBW )

2️⃣ Typ 2 ✔️Feine Mischung zwischen digital / realistisch

• RealCartonXL + RealVisionXL = M21 ( Sum Twice / Normal / MBW )

• LEOHello + XXMixXL = M22 ( Sum Twice / Normal / MBW )

• PhotoPedia XL + M21 + M22 = M23 ( Sum Twice / Normal / MBW )

• M23 + M21 + M22 = PhotoPedia XL Typ 2 ( 3 Sum / Normal / MBW )

3️⃣ Typ 3 ✔️ Erhöhter Realismus / Leicht mehr NSFW

• PhotoPedia 1 + XXMixXL + PhotoPedia 2 = PP1 ( 3 Sum / Normal / 0.45A - 0.27B )

• PhotoPedia 2 + PP1 + RealVisionXL = PP2 ( Sum Twice / Normal / 0.57A - 0.32B )

• PhotoPedia 2 + LEOHello + RealVisionXL = PP3 ( Sum Twice / Normal / MBW )

• PhotoPedia 2 + Devil + JuggXL5 = PhotoPedia XL Typ 3 ( Add diff / Normal / 1.0 A )

4️⃣ Schritt 4 - ✔️ Manuelles MBW

• PhotoPedia 3 + JuggXL5 = PE1 ( Gewichtete Summe / cosineA / MBW )

  • alpha,beta : ( 0.8, 0.25 )

    • weights_alpha : [ 0.7, 0.8, 0.8, 0.4, 0.2, 0.9, 0.2, 0.4, 0.5, 0.5, 0.9, 0.7, 0.5, 0.6, 0.3, 0.9, 0.2, 0.4, 0.9, 0.8, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6, 0.7 ]

• PE1 + RealVisionXL + PE1 = PE2 ( Zweifache Summe / cosineA / MBW )

  • alpha,beta : ( 0.8, 0.25 )

    • weights_alpha : [ 0.7, 0.8, 0.8, 0.4, 0.2, 0.9, 0.2, 0.4, 0.5, 0.5, 0.9, 0.7, 0.5, 0.6, 0.3, 0.9, 0.2, 0.4, 0.9, 0.8, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6, 0.7 ]

    • weights_beta : [ 0.5, 0.4, 0.6, 0.6, 0.4, 0.4, 0.6, 0.5, 0.4, 0.5, 0.5, 0.6, 0.4, 0.6, 0.6, 0.3, 0.7, 0.6, 0.4, 0.6, 0.4, 0.6, 0.4, 0.4, 0.6, 0.7 ]

• PE2 + JuggXL5 + PE2 = PE3 ( Zweifache Summe / cosineA / MBW )

  • alpha,beta : ( 0.8, 0.25 )

    • weights_alpha : [ 0.7, 0.8, 0.8, 0.4, 0.2, 0.9, 0.2, 0.4, 0.5, 0.5, 0.9, 0.7, 0.5, 0.6, 0.3, 0.9, 0.2, 0.4, 0.9, 0.8, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6, 0.7 ]

    • weights_beta : [ 0.5, 0.4, 0.6, 0.6, 0.4, 0.4, 0.6, 0.5, 0.4, 0.5, 0.5, 0.6, 0.4, 0.6, 0.6, 0.3, 0.7, 0.6, 0.4, 0.6, 0.4, 0.6, 0.4, 0.4, 0.6, 0.7 ]

• PE3 + RealVisionXL = PhotoPedia XL Typ 4 ( Gewichtete Summe / cosineA / MBW )

  • MBW - RING08_5

    • Gewichte : [ 0.2, 0 ,0, 0, 0.3, 0.3, 0.4, 1, 1, 1, 0.3, 0.4, 0.4, 1, 0.8, 1, 1, 0.4, 0.2, 0.2 ]

• Ursprünglich wollte ich für diesen Schritt AutoMBW testen, habe mich jedoch anders entschieden, da es zu lange dauert. Stattdessen habe ich manuelle Blockanpassungen vorgenommen.

• Wenn die Gewichte merkwürdig aussehen, sind sie es vermutlich auch x) Solange die Gesamtqualität steigt!

5️⃣ Schritt 5 In Arbeit / Unveröffentlicht / Kommt irgendwann

• PhotoPedia XL Typ 4 + LCM / Turbo ?

6️⃣ Schritt 6 Unveröffentlicht / Kein ETA

❗ Später eventuell - Feinabstimmung auf eigener Datenbasis