inference: false
tags:
- stable-diffusion
- stable-diffusion-diffusers
- text-to-image
license: apache-2.0
Please Note!
This model is NOT the Characters Model on TrinArt, but an improved version of the original trinsama Twitter bot model. This model is intended to retain the original SD's aesthetics as much as possible while nudging the model to anime/manga style.
このモデルはTrinArtのキャラクターズモデルではありません！ とりんさまAIボットのモデルの改良版です。このモデルはオリジナルのSD v1.4モデルのアートスタイルをできる限り残したまま、アニメ・マンガ方向に調整することを意図しています。
Stable Diffusion TrinArt/Trin-sama AI finetune v2
trinart_stable_diffusion is a SD model finetuned by about 40,000 assorted high resolution manga/anime-style pictures for 8 epochs. This is the same model running on Twitter bot @trinsama (https://twitter.com/trinsama)
Twitterボット「とりんさまAI」@trinsama (https://twitter.com/trinsama) で使用しているSDのファインチューン済モデルです。一定のルールで選別された約4万枚のアニメ・マンガスタイルの高解像度画像を用いて約8エポックの訓練を行いました。
Version 2
V2 checkpoint uses dropouts, 10,000 more images and a new tagging strategy and trained longer to improve results while retaining the original aesthetics.
バージョン2は画像を1万枚追加したほか、ドロップアウトの適用、タグ付けの改善とより長いトレーニング時間により、SDのスタイルを保ったまま出力内容の改善を目指しています。
Three flavors
Step 115000/95000 checkpoint was trained further, but you may use step 60000 checkpoint instead if style nudging is too much.
ステップ115000/95000のチェックポイントでスタイルが変わりすぎると感じる場合は、ステップ60000のチェックポイントを使用してみてください。
img2img
If you want to run latent-diffusion's stock ddim img2img script with this model, use_ema must be set to False.
latent-diffusion のscriptsフォルダに入っているddim img2imgをこのモデルで動かす場合、use_emaはFalseにする必要があります。
Examples
Each images were diffused using K. Crowson's k-lms (from k-diffusion repo) method for 50 steps.
Hardware
- 8xNVIDIA A100 40GB
Credits
- Sta, AI Novelist Dev (https://ai-novel.com/) @ Bit192, Inc.
- Stable Diffusion - Rombach, Robin and Blattmann, Andreas and Lorenz, Dominik and Esser, Patrick and Ommer, Bjorn
License
Apache License 2.0