モデル紹介

この画像生成モデルはLaxhar/noobai-XL_v1.0をベースに、Danbooru及びe621の全データセットをネイティブタグと自然言語キャプションで活用しています。

eps-predictionとは異なるv-predictionモデルとして実装されており、特定のパラメーター設定が必要です。詳細は以下の章で説明します。

コーディング作業においてはチームメイトのeugeに特別感謝し、有益なコミュニティメンバーからの技術支援にも感謝しています。

⚠️ 重要なお知らせ ⚠️

本モデルはEPSモデルとは動作が異なります！

必ずガイドをよくお読みください！

モデル詳細

• 開発元: Laxhar Lab

• モデルタイプ: 拡散ベースのテキスト画像生成モデル

• ファインチューニング元: Laxhar/noobai-XL_v1.0

• スポンサー:

  Lanyun Cloud

  Civitai & Seaart

• 共同テスト:

  LiblibAI

  Nieta

モデルの使い方

NoobAI XLのガイドブック：

英語版：

https://civitai.com/articles/8962

中国語版：

https://fcnk27d6mpa5.feishu.cn/wiki/S8Z4wy7fSiePNRksiBXcyrUenOh

NoobAI XLおすすめLoRaリスト：

https://fcnk27d6mpa5.feishu.cn/wiki/IBVGwvVGViazLYkMgVEcvbklnge

方法I: reForge

1. （reForgeをインストールしていない場合）リポジトリの説明に従ってreForgeをインストールします。

2. WebUIを起動し、普段通りにモデルを使います！

方法II: ComfyUI

ノードでのサンプル

comfy_ui_workflow_sample

方法III: WebUI

devブランチは安定していないため、バグが含まれる可能性があります。

1.（WebUIをインストールしていない場合）リポジトリの指示に従いWebUIをインストールしてください。シンプルに

2. dev ブランチに切り替え:

git switch dev

3. 最新の更新をプル:

git pull

4. WebUIを起動し、普段通りにモデルを使用します！

方法IV: Diffusers

import torch
from diffusers import StableDiffusionXLPipeline
from diffusers import EulerDiscreteScheduler

ckpt_path = "/path/to/model.safetensors"
pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_single_file(
    ckpt_path,
    use_safetensors=True,
    torch_dtype=torch.float16,
)
scheduler_args = {"prediction_type": "v_prediction", "rescale_betas_zero_snr": True}
pipe.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config, **scheduler_args)
pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = """masterpiece, best quality,artist:john_kafka,artist:nixeu,artist:quasarcake, chromatic aberration, film grain, horror \(theme\), limited palette, x-shaped pupils, high contrast, color contrast, cold colors, arlecchino \(genshin impact\), black theme,  gritty, graphite \(medium\)"""
negative_prompt = "nsfw, worst quality, old, early, low quality, lowres, signature, username, logo, bad hands, mutated hands, mammal, anthro, furry, ambiguous form, feral, semi-anthro"

image = pipe(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    width=832,
    height=1216,
    num_inference_steps=28,
    guidance_scale=5,
    generator=torch.Generator().manual_seed(42),
).images[0]

image.save("output.png")

注意: Gitがインストールされており、環境が正しく設定されていることを必ず確認してください。

推奨設定

パラメーター

• CFG：4〜5

• ステップ数：28〜35

• サンプリング方式：Euler（⚠️ 他のサンプラーは正常に動作しません）

• 解像度：合計エリアは約1024x1024。おすすめは768x1344、832x1216、896x1152、1024x1024、1152x896、1216x832、1344x768のいずれか

プロンプト

• プロンプトの接頭辞：

masterpiece, best quality, newest, absurdres, highres, safe,

• ネガティブプロンプト：

nsfw, worst quality, old, early, low quality, lowres, signature, username, logo, bad hands, mutated hands, mammal, anthro, furry, ambiguous form, feral, semi-anthro

使用ガイドライン

キャプション

<1girl/1boy/1other/...>, <キャラクター>, <シリーズ>, <アーティスト>, <特殊タグ>, <一般タグ>, <その他のタグ>

品質タグ

品質タグの評価は以下のプロセスで画像人気を評価しています：

• 各種データソースと評価に基づく正規化

• 日付の新しさに応じた時間減衰係数の適用

• この処理により全データセット内で画像のランキング付け

目的は近年のユーザー好みを効率的に反映させる品質タグの確立です。

パーセンタイル範囲と品質タグ 95%以上：masterpiece、85%以上95%以下：best quality、60%以上85%以下：good quality、30%以上60%以下：normal quality、30%以下：worst quality

美的タグ

タグ説明非常にawa：waifu-scorerによる美的スコア上位5%の画像、最悪の美的評価：waifu-scorerおよびaesthetic-shadow-v2の下位5%の画像……

日付タグ

日付タグは年タグと期間タグの2種類があります。年タグはyear xxxx形式を使用し、例：year 2021。期間タグについては以下の表を参照してください：

年範囲期間タグ
2005-2010：old
2011-2014：early
2014-2017：mid
2018-2020：recent
2021-2024：newest

データセット

• 訓練日時点までの最新のDanbooru画像（約2024-10-23以前）

• Hugging Face上のE621画像 e621-2024-webp-4Mpixel データセット

コミュニケーション

• QQグループ:

  • 657327419

  • 875042008

  • 914818692

  • 635772191

  • 870086562

• Discord: Laxhar Dream Lab SDXL NOOB

v-pred SDXLモデル上でのLoRAトレーニング方法

sd-scriptsベースのLoRAトレーナー向けのチュートリアルです。

記事リンク: https://civitai.com/articles/8723

ユーティリティツール

Laxhar LabはNoobXL用の専用ControlNetモデルをトレーニングしており、段階的にモデルをリリース中です。これまでに通常、depth、cannyがリリースされています。

モデルリンク: https://civitai.com/models/929685

モデルライセンス

本モデルのライセンスはhttps://huggingface.co/OnomaAIResearch/Illustrious-xl-early-release-v0 fair-ai-public-license-1.0-sdを継承し、以下の条項を追加しています。本モデルおよびその派生バリアントの使用は全てこのライセンスに従うものとします。

I. 使用制限

• 嫌がらせ、脅迫、誤情報拡散などの有害、悪意、違法行為での使用禁止。

• 非倫理的または攻撃的な内容の生成禁止。

• 利用者の法域における法令違反の禁止。

II. 商業利用禁止

モデル、派生モデル、モデル生成物の一切の商業化（収益化や商用利用を含む）を禁止します。

III. オープンソースコミュニティ

活発なオープンソースコミュニティを育成するため、ユーザーは以下の条件を遵守する必要があります：

• 派生モデル、マージモデル、LoRA、及びそれらに基づく製品のオープンソース化。

• 合成式、プロンプト、ワークフロー等の作業詳細の共有。

• fair-ai-public-licenseに従い派生作品をオープンソースで維持すること。

IV. 免責事項

生成モデルは予期せぬ有害な出力を生じることがあります。使用者は利用に伴う全てのリスクと結果を負うものとします。

参加者および貢献者

参加者

• L_A_X: Civitai | Liblib.art | Huggingface

• li_li: Civitai | Huggingface

• nebulae: Civitai | Huggingface

• Chenkin: Civitai | Huggingface

• Euge: Civitai | Huggingface | Github

貢献者

• Narugo1992: narugo1992氏及びdeepghsチームの各種トレーニングセットや画像処理ツール、モデルのオープンソース化に感謝します。

• Mikubill: Mikubill氏によるNaifuトレーナーに感謝します。

• Onommai: OnommAI氏の強力なベースモデルのオープンソース化に感謝します。

• V-Prediction: 以下の方々の詳細な指示と実験に感謝します。

  • adsfssdf

  • bluvoll

  • bvhari

  • catboxanon

  • parsee-mizuhashi

  • very-aesthetic

  • momoura

  • madmanfourohfour

• コミュニティ: aria1th261、neggles、sdtana、chewing、irldoggo、reoe、kblueleaf、Yidhar、ageless、白玲可、Creeper、KaerMorh、吟遊詩人、SeASnAkE、zwh20081、Wenaka⁧~喵、稀里哗啦、幸运二副、昨日の約、445、EBIX、Sopp、Y_X、Minthybasis、Rakosz、孤辰NULL、汤人烂、沅月弯刀、David、年糕特工队、