Questo è un modello di generazione di immagini basato sull’addestramento di Illustrious-xl, e continuato da Laxhar Lab.

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

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

La versione caricata l’8 ottobre è stata addestrata per 5 epoche su 8*H100, come Versione Accesso Anticipato.

Pagina Huggingface del Lab

Nuova versione 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 il nostro sincero ringraziamento ai nostri stimati sponsor GPU per il loro generoso supporto: https://cloud.lanyun.net

Questa versione del modello migliora la corrispondenza dei personaggi e degli stili in Illustrious-xl versione 0.1, e le caratteristiche specifiche dei personaggi hanno una migliore rappresentazione. Laxhar lab sta attualmente continuando ad addestrare la nuova versione del modello open-source XL sulla base di questa beta, con la speranza di minimizzare l’uso di lora e rilasciare un modello SDXL anime più Noob-friendly, a clic singolo!

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

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 considerando di permettere test esterni limitati.

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

Didascalie

<1girl/1boy/1other/...>, <personaggio>, <serie>, <artisti>, <tag speciali>, <tag generali>

Tag di qualità

Per i tag di qualità, abbiamo valutato la popolarità delle immagini attraverso il seguente processo:

• Normalizzazione dei dati basata su varie fonti e valutazioni.

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

• Classifica delle immagini all’interno dell’intero dataset basata su questa elaborazione.

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

Intervallo 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 modello base. Basandosi su dati di oltre 3.500 personaggi, l’89,2% dei personaggi ha raggiunto un punteggio CCIP superiore a 0,9. Data la performance attuale del modello, è necessario ampliare ulteriormente il dataset per il test CCIP esistente.

Rapporto breve test NoobAI-XL V0.1

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

Divieto di monetizzazione:

● È vietato monetizzare qualsiasi modello fine-tuned/merged closed-source che impedisca al pubblico di accedere al codice sorgente/pesi e ai relativi usi.

● In base alla licenza, devi pubblicare apertamente tutti i modelli derivati e varianti. 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 favore, consulta questo sito per maggiori informazioni:

Freedom of Development (freedevproject.org)

Un grande ringraziamento a chi ci ha preceduto per la loro esperienza e addestramento, e invito altri laboratori a raccogliere il testimone e migliorare sempre di più il modello anime della comunità!

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

(elencati senza un ordine particolare)

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 aperto al pubblico una serie di set di addestramento, strumenti di elaborazione 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