questo è un modello di generazione di immagini basato sull'addestramento da Illustrious-xl, e continuato l'addestramento da Laxhar Lab.

https://civitai.com/models/795765/illustrious-xl

Utilizza gli ultimi dataset completi Danbooru ed e621 per l'addestramento, con didascalie native dei tag.

La versione caricata l'8 ottobre è stata addestrata per 5 epoche su 8*H100, come versione Early Access.

E pagina huggingface del Lab

La nuova versione è in addestramento su 32*H100

https://huggingface.co/Laxhar/sdxl_noob

I modelli successivi e i rapporti tecnici saranno pubblicati su huggingface

Gruppi di comunicazione qq：①875042008 ②914818692 ③635772191

DISCORD: Laxhar Dream Lab SDXL NOOB

Estendiamo un sincero ringraziamento ai nostri stimati sponsor GPU per il loro generoso supporto: https://cloud.lanyun.net

Questa versione del modello migliora l'adattamento dei personaggi e degli stili in Illustrious-xl 0.1ver, e le caratteristiche specifiche dei personaggi hanno una migliore rappresentazione. Laxhar Lab sta attualmente continuando ad addestrare la nuova versione del modello open source di XL basandosi su questa versione beta nella speranza di minimizzare l'uso di lora, e rilasciare un modello anime SDXL più amichevole per principianti, con un clic!

Nota: Il nome del modello e altri dettagli sono soggetti a cambiamenti.

Questo modello è ancora in fase di addestramento!!!

Questo modello è ancora in fase di addestramento!!!

Questo modello è ancora in fase di addestramento!!!

Stato Attuale

Questa è una versione al 50% destinata all'uso interno. Tuttavia, stiamo valutando di permettere un test esterno limitato.

Dataset

- Danbooru (Pid: 1~7.600.039):

https://huggingface.co/datasets/KBlueLeaf/danbooru2023-webp-4Mpixel

- Danbooru (Pid > 7.600.039):

https://huggingface.co/datasets/deepghs/danbooru_newest-webp-4Mpixel    

- Dati E621 al 07-04-2024 :

https://huggingface.co/datasets/NebulaeWis/e621-2024-webp-4Mpixel

Didascalia

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

Tag di Qualità

Per i tag di qualità, abbiamo valutato la popolarità dell'immagine attraverso il seguente processo:

• Normalizzazione dei dati basata su varie fonti e valutazioni.

• Applicazione di coefficienti di decadimento temporale in base alla recentezza della data.

• Classifica delle immagini all'interno dell'intero dataset basata su questo processo.

Il nostro obiettivo finale è assicurare che i tag di qualità seguano efficacemente le preferenze degli utenti negli ultimi anni.

Gamma Percentile Tag di Qualità

> 95° capolavoro

> 85°, <= 95° migliore qualità

> 60°, <= 85° buona qualità

> 30°, <= 60° qualità normale

<= 30° qualità peggiore

Nel test CCIP, noobaiXL ha mostrato un miglioramento di circa il 2% rispetto al suo modello base. Basandosi su dati di oltre 3.500 personaggi, il 89,2% dei personaggi ha ottenuto un punteggio CCIP superiore a 0,9. Dato l'attuale rendimento del modello, è necessario espandere ulteriormente il dataset per il test CCIP esistente.

Breve Rapporto di Test NoobAI-XL V0.1

https://nx9nemngdhk.feishu.cn/docx/XcAddUhDOo57U7x7MbXcE6VNnYc

Divieto di Monetizzazione:

● È vietato monetizzare qualsiasi modello affinato/mergiato closed-source, che non consente al pubblico di accedere al codice sorgente/pesi del modello e al suo utilizzo.

● Secondo la licenza, è necessario pubblicare apertamente qualsiasi modello derivato e variante. Questo modello è destinato all'uso open-source, e tutte le derivazioni devono seguire gli stessi principi.

Licenza

Questo modello è rilasciato sotto Fair-AI-Public-License-1.0-SD

Per maggiori informazioni, consulta questo sito:

Freedom of Development (freedevproject.org)

Un grande grazie a coloro che ci hanno preceduto per la loro esperienza e formazione, e invito altri laboratori a raccogliere il testimone e migliorare sempre di più il modello anime della community!

I partecipanti, contributori e tester del modello sono riconosciuti di seguito

(elencati in ordine casuale)

partecipanti

L_A_X https://civitai.com/user/L_A_X

https://www.liblib.art/userpage/9e1b16538b9657f2a737e9c2c6ebfa69

li_li https://civitai.com/user/li_li

nebulae https://civitai.com/user/kitarz

Chenkin https://civitai.com/user/Chenkin

Euge https://civitai.com/user/Euge_

contributori

Narugo1992:

Grazie a narugo1992 e al deepghs che guida per aver open sourced una serie di set di addestramento, strumenti di elaborazione delle immagini e modelli.

https://github.com/narugo1992

https://huggingface.co/deepghs

Naifu：

Script di addestramento

https://github.com/Mikubill/naifu

Onommai：

Grazie a onommai open source per un modello base così potente.

https://onomaai.com/

aria1th261 https://civitai.com/user/aria1th261

neggles https://github.com/neggles/neurosis

parsee-mizuhashi https://huggingface.co/parsee-mizuhashi

bluvoll https://civitai.com/user/bluvoll

sdtana https://huggingface.co/sdtana

chewing https://huggingface.co/chewing

irldoggo https://github.com/irldoggo

reoe https://huggingface.co/reoe

kblueleaf https://civitai.com/user/kblueleaf

Yidhar https://github.com/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 adsfssdf Minthybasis Rakosz