RealCartoon-XL - V6
Paramètres recommandés
samplers
steps
cfg
clip skip
resolution
vae
Paramètres haute résolution recommandés
upscaler
upscale
steps
denoising strength
Conseils
Utilisez les arguments en ligne de commande : --medvram --no-half-vae --opt-sdp-attention pour éviter les plantages sur web-UI.
Le point de départ pour les étapes d'échantillonnage est 30, mais il est courant de monter jusqu'à 55 voire 60.
Le modèle est encore en développement ; les mises à jour continueront d'améliorer la qualité des images.
Points forts de la version
Celui-ci a été intéressant à développer. Mon ordinateur ne voulait pas collaborer lol; mais ça a fini par fonctionner. Pour cette version, j’essaie simplement d'améliorer l'aspect général et la réactivité. SDXL est assez cool car il fonctionne mieux selon les plages définies dans le prompt... mais j’aime toujours le rendu créatif initial de SD 1.5 (du moins avec mes autres checkpoints RealCartoon, lol). Quoi qu’il en soit, cette version répond bien et gère bien les détails... et si vous demandez un rendu plus réaliste, le résultat est bon. J’espère que vous apprécierez !! Dernière mise à jour de l’année :P ....je pourrai être occupé avec un nouvel enfant, donc il se peut que je mette un peu de temps à mettre à jour.
Sponsors du créateur
Vous pouvez également exécuter ce modèle sur Magespace et Sinkin.ai !
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Vous pouvez également exécuter ce modèle sur Magespace et Sinkin.ai ! https://www.mage.space/
V5 - https://www.mage.space/play/9200bfc93333da71123999f3550aabaa
V7 - https://www.mage.space/play/0a2a61c6d4a668ef51f552df0231067d
https://sinkin.ai/m/RR7Vrj4
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Pour info, le VAE est intégré
La version 3 intègre https://huggingface.co/madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix.
RealCartoon-XL est une tentative pour obtenir de belles images avec la nouvelle version SDXL. Certaines images restent un peu douces, mais j'apprécie mélanger et essayer de faire en sorte que le checkpoint fonctionne bien sur toutes les demandes. Ce niveau de modèle sollicite fortement mon ordinateur, ce qui prend donc un peu plus de temps pour les tests et mélanges :)
La mission est la même que celle des versions SD1.5 : obtenir un checkpoint qui fonctionne bien sur les prompts tout en offrant une bonne variété et un bel aspect.
J'espère que vous apprécierez tous ! Merci de revoir et de partager vos images. J'apprécie énormément le soutien via les téléchargements et les retours (MERCI À TOUS). Je n'aurais jamais pensé que ce projet attirerait autant d'attention.
Le processus :
Les checkpoints de départ pour le merge étaient quelques-uns des meilleurs bien sûr (les checkpoints n'avaient pas de restrictions sur les merges. Certains sont aussi dans mes ressources recommandées). J'ai aussi intégré le VAE (sdxl_vae.safetensors).
Ce checkpoint en est encore à ses débuts, donc il faudra un certain temps avant qu'il brille vraiment. Je continuerai à le mettre à jour avec le temps... mais j'espère que vous apprécierez son évolution.
Les réglages :
Je découvre encore SDXL, mais voici ce que j'utilise :
Largeur : 1216 (je ne modifie normalement pas à moins d'inverser hauteur et largeur)
Hauteur : 832
Méthode d'échantillonnage : "Euler A" et "DPM++ 2M Karras" sont mes favoris.
Étapes d'échantillonnage : normalement entre 30 et 55 (30 est mon point de départ, mais je monte souvent jusqu'à 55 voire 60)
Réglages hires.fix : Upscaler (R-ESRGAN 4x+, 4k-UltraSharp la plupart du temps), Étapes Hires (10), Denoising Str (0.34 - 0.45 en général), Upscale (1.5 ou 2 fonctionnent bien)
Clip Skip : 2
Quelques réglages que j'utilise sur web-UI pour éviter les plantages :
set COMMANDLINE_ARGS=--medvram --no-half-vae --opt-sdp-attention
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Licence & utilisation
Ce modèle est en accès libre et disponible pour tous, sous licence CreativeML OpenRAIL-M qui précise les droits et usages.
1. Vous ne pouvez pas utiliser ce modèle pour produire ou partager délibérément des contenus illégaux ou nuisibles.
2. Les auteurs ne revendiquent aucun droit sur les résultats que vous générez, vous êtes libre de les utiliser et responsable de leur usage conformément à la licence.
3. Vous pouvez redistribuer les poids. Si vous le faites, incluez les mêmes restrictions d’usage que la licence et partagez une copie de la licence CreativeML OpenRAIL-M modifiée (veuillez lire la licence en totalité et attentivement).
Veuillez lire la licence complète ici Stable Diffusion
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Vous acceptez de ne pas utiliser ce modèle ou ses dérivés :
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- Pour une prise de décision entièrement automatisée affectant négativement les droits légaux d'une personne ou créant ou modifiant une obligation contraignante
- Pour tout usage destiné ou ayant pour effet de discriminer ou nuire à des individus ou groupes basés sur un comportement social connu ou prédit ou des caractéristiques personnelles ou de personnalité
- Pour exploiter les vulnérabilités d’un groupe particulier de personnes selon leur âge, caractéristiques sociales, physiques ou mentales, afin de déformer significativement le comportement d’une personne de ce groupe causant ou susceptible de causer un dommage physique ou psychologique
- Pour tout usage destiné ou ayant pour effet de discriminer des individus ou groupes selon des caractéristiques légalement protégées
- Pour fournir des conseils médicaux ou interpréter des résultats médicaux
- Pour générer ou diffuser des informations destinées à être utilisées dans l’administration de la justice, l’application de la loi, l’immigration ou les processus d’asile, telles que prédire qu’une personne commettra une fraude ou un crime (ex. profilage textuel, établir des relations causales entre assertions dans des documents, usage arbitraire ciblé).
Conditions d’utilisation :
- Vous êtes seul responsable de toute responsabilité légale découlant d’un usage non éthique de ce modèle.
- Si vous utilisez ces modèles pour des merges, veuillez indiquer les étapes suivies et préciser clairement où des modifications ont été faites.
Note :
Si vous constatez des conflits ou corrections à faire, merci de me le signaler.
Détails du modèle
Type de modèle
Modèle de base
Version du modèle
Hash du modèle
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