モデル/NoobAIXL NAIXL - Early Access Version

NoobAIXL NAIXL - Early Access Version

沢岡美纪子

10/27/2024

1:15:11 PM

| Discussion

推奨プロンプト

1girl,long hair,solo,looking at viewer,best quality,masterpiece

推奨ネガティブプロンプト

worst quality,lowres,low quality,signature,watermark,username

推奨パラメータ

samplers

Euler, DPM++ 2M, Euler a

steps

25 - 30

cfg

7 - 7.5

clip skip

resolution

832x1216, 862x1216, 1024x1536, 1024x1216

vae

noob_vae_trainer_step_7.safetensors

other models

hk416_nb (0xf50eb17e), checkpoint-e0_s5000 (5ea5a1621a), howe (0x619ba0d5), 1007checkpoint-e1_s25000 (baeaeff491), 1005checkpoint-e0_s10000 (35afa076f6)

推奨ハイレゾパラメータ

upscaler

R-ESRGAN 4x+ Anime6B

upscale

1.8

steps

denoising strength

0.5

これはIllustrious-xlからのトレーニングに基づいた画像生成モデルであり、Laxhar Labによって継続的にトレーニングされています。

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

最新の完全なDanbooruとe621のデータセットを用いたトレーニングを行い、ネイティブタグキャプションを使用しています。

10月8日にアップロードされたバージョンは、Early Access Versionとして8*H100上で5エポックトレーニングされました。

そして、Labのhuggingfaceページ

新しいバージョンは32*H100でトレーニング中です

https://huggingface.co/Laxhar/sdxl_noob

フォローアップモデルと技術報告はhuggingfaceに投稿されます

コミュニケーションqqグループ：①875042008 ②914818692 ③635772191

DISCORD: Laxhar Dream Lab SDXL NOOB

このバージョンのモデルは、Illustrious-xl 0.1verにおけるキャラクターとスタイルのフィット感を向上させ、キャラクターの具体的な特徴がより良く表現されています。Laxhar labは現在、このベータバージョンの基礎の上でXLモデルの新バージョンのオープンソースモデルを継続的にトレーニングしており、戦そくして、より初心者に優しい、ワンクリックで操作できるSDXLアニメモデルをリリースすることを期待しています！

注意: モデル名やその他の詳細は変更される可能性があります。

このモデルはまだトレーニング中です!!!

現在の状況

これは内部使用を目的とした50%バージョンです。ただし、限られた外部テストを許可することを検討しています。

データセット

- 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

- E621 2024年4月7日現在のデータ:

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

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>, <特別タグ>, <一般タグ>

品質タグ

品質タグについては、以下のプロセスを通じて画像の人気を評価しました：

様々な情報源と評価に基づいたデータの標準化。
日付の新しさに応じた時間ベースの減衰係数の適用。
この処理に基づいてデータセット全体の画像をランク付け。

我々の最終的な目標は、近年のユーザーの好みを効果的に追跡する品質タグを確保することです。

パーセンタイル範囲品質タグ

> 95位マスターピース

> 85位、<= 95位ベストクオリティ

> 60位、<= 85位良好な品質

> 30位、<= 60位通常品質

<= 30位悪い品質

CCIPテストで、noobaiXLはベースモデルと比較して約2%の改善を示しました。3500以上のキャラクターのデータに基づき、89.2%のキャラクターが0.9以上のCCIPスコアを達成しました。現在のモデルのパフォーマンスを考慮し、既存のCCIPテスト用データセットをさらに拡大する必要があります。