모델 소개

이 이미지 생성 모델은 Laxhar/noobai-XL_v1.0을 기반으로, 네이티브 태그 및 자연어 캡셔닝과 함께 전체 Danbooru 및 e621 데이터셋을 활용합니다.

eps-예측과 구분되는 v-예측 모델로 구현되어, 특정 파라미터 구성이 필요하며 이는 다음 섹션에 자세히 설명되어 있습니다.

코딩 작업을 맡아준 팀원 euge에게 특별한 감사를 드리며, 많은 친절한 커뮤니티 멤버들의 기술 지원에도 감사드립니다.

⚠️ 중요 공지 ⚠️

이 모델은 EPS 모델들과 다르게 작동합니다!

가이드를 주의 깊게 읽어주세요!

모델 세부사항

• 개발자: Laxhar Lab

• 모델 유형: 확산 기반 텍스트 투 이미지 생성 모델

• 미세 조정 기반: Laxhar/noobai-XL_v1.0

• 후원:

  Lanyun Cloud

  Civitai & Seaart

• 협력 테스트:

  LiblibAI

  Nieta

모델 사용법

NoobAI XL 가이드북:

영문:

https://civitai.com/articles/8962

중문:

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

NoobAI XL 추천 LoRa 목록:

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

방법 I: reForge

1. (reForge 설치가 되어 있지 않으면) 저장소의 지침에 따라 reForge를 설치합니다;

2. WebUI를 실행하고 평소처럼 모델을 사용합니다!

방법 II: ComfyUI

노드를 사용한 샘플

comfy_ui_workflow_sample

방법 III: WebUI

dev 브랜치는 안정적이지 않으며 버그가 포함될 수 있음을 유의하세요.

1. (WebUI를 설치하지 않았다면) 저장소의 지침에 따라 WebUI를 설치합니다.

2. dev 브랜치로 전환:

git switch dev

3. 최신 업데이트를 받기:

git pull

4. WebUI를 실행하고 모델을 평소처럼 사용합니다!

방법 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")

참고: Git이 설치되어 있고 환경이 적절히 구성되어 있는지 확인하세요.

권장 설정

파라미터

• CFG: 4 ~ 5

• 스텝: 28 ~ 35

• 샘플링 방법: Euler (⚠️ 기타 샘플러는 제대로 작동하지 않습니다)

• 해상도: 총 면적 약 1024x1024, 최고의 선택은 768x1344, 832x1216, 896x1152, 1024x1024, 1152x896, 1216x832, 1344x768 중에서 선택하세요

프롬프트

• 프롬프트 접두어:

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

• 네거티브 프롬프트:

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

사용 가이드라인

캡션

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

품질 태그

품질 태그는 이미지 인기도를 다음 절차로 평가하였습니다:

• 다양한 소스와 평가를 기반으로 데이터 정규화

• 날짜 최신성에 따른 시간 기반 감쇠 계수 적용

• 이 처리를 바탕으로 전체 데이터셋 내 이미지 랭킹 산정

최종 목표는 최근 사용자 선호도를 효과적으로 반영하는 품질 태그 보장입니다.

백분위수 범위별 품질 태그> 95번째걸작> 85번째까지최고품질> 60번째까지우수품질> 30번째까지일반품질<= 30번째까지최악품질

미적 태그

태그설명매우 우수waifu-scorer에 따른 미적 점수 상위 5% 이미지
최악waifu-scorer와 aesthetic-shadow-v2에 따른 미적 점수 하위 5% 이미지...

날짜 태그

날짜 태그에는 연도 태그와 기간 태그 두 종류가 있습니다. 연도 태그는 year xxxx 형식 사용, 예: year 2021. 기간 태그는 다음 표를 참고하세요:

연도 범위기간 태그2005-2010구형2011-2014초기2014-2017중기2018-2020최근2021-2024최신

데이터셋

• 2024-10-23 이전까지의 최신 Danbooru 이미지

• Hugging Face의 e621-2024-webp-4Mpixel 데이터셋 이미지

소통 채널

• QQ 그룹:

  • 657327419

  • 875042008

  • 914818692

  • 635772191

  • 870086562

• Discord: Laxhar Dream Lab SDXL NOOB

v-pred SDXL 모델에서 LoRA 학습 방법

이 튜토리얼은 sd-scripts 기반 LoRA 트레이너를 위한 것입니다.

링크: https://civitai.com/articles/8723

유틸리티 도구

Laxhar Lab은 NoobXL을 위한 전용 ControlNet 모델을 학습 중이며, 정상, 깊이, 캐니(ControlNet 종류)가 점차 공개되고 있습니다.

모델 링크: https://civitai.com/models/929685

모델 라이선스

본 모델의 라이선스는 https://huggingface.co/OnomaAIResearch/Illustrious-xl-early-release-v0 fair-ai-public-license-1.0-sd를 계승하며, 다음 조항을 추가합니다. 본 모델 사용과 파생 버전은 모두 이 라이선스에 의해 규제됩니다.

I. 사용 제한

• 괴롭힘, 협박, 허위 정보 확산 등 해롭고 악의적이거나 불법적인 행위 목적으로의 사용 금지

• 비윤리적이거나 공격적인 콘텐츠 생성을 금지

• 사용자 관할 구역 내 법률 및 규정 위반 금지

II. 상업적 이용 금지

모델, 파생 모델 또는 모델 생성 제품의 수익 창출 및 상업적 이용을 포함한 모든 형태의 상업화를 금지합니다.

III. 오픈소스 커뮤니티

활발한 오픈소스 커뮤니티를 위해, 사용자는 다음 요구사항을 준수해야 합니다:

• 파생 모델, 병합 모델, LoRA 및 이들 기반 제품의 오픈 소스 공개

• 합성 공식, 프롬프트, 워크플로우 등 작업 세부사항 공유

• fair-ai-public-license에 따라 파생 작품의 오픈 소스 유지 보장

IV. 면책 조항

생성된 모델은 예상치 못한 해로운 결과를 낼 수 있습니다. 사용자는 모든 위험과 잠재적 결과에 대해 책임을 져야 합니다.

참여자 및 기여자

참여자

• L_A_X: Civitai | Liblib.art | Huggingface

• li_li: Civitai | Huggingface

• nebulae: Civitai | Huggingface

• Chenkin: Civitai | Huggingface

• Euge: Civitai | Huggingface | Github

기여자

• Narugo1992: 다양한 학습 세트, 이미지 처리 도구 및 모델을 오픈소스로 공개해준 narugo1992 및 deepghs 팀에 감사드립니다.

• Mikubill: Mikubill께서 제공한 Naifu 트레이너에 감사드립니다.

• Onommai: 강력한 기본 모델을 오픈소스로 공개해준 OnommAI에 감사드립니다.

• V-Prediction: 상세한 지침과 실험을 제공해준 다음 분들께 감사드립니다.

  • adsfssdf

  • bluvoll

  • bvhari

  • catboxanon

  • parsee-mizuhashi

  • very-aesthetic

  • momoura

  • madmanfourohfour

• 커뮤니티: aria1th261, neggles, sdtana, chewing, irldoggo, reoe, kblueleaf, 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, Minthybasis, Rakosz, 孤辰NULL, 汤人烂, 沅月弯刀,David, 年糕特工队，