モデル/NoobAIXL NAIXL - イプシロンpred 05バージョン

NoobAIXL NAIXL - イプシロンpred 05バージョン

10/27/2024

12:44:08 PM

推奨プロンプト

1girl,looking at viewer,solo,absurdres,best quality,highres,very aesthetic,masterpiece,sensitive

推奨ネガティブプロンプト

bad anatomy,bad proportions,extra limbs,extra digit,extra legs,extra legs and arms,disfigured,missing arms,too many fingers,watermark,fused fingers,missing fingers,unclear eyes,username

推奨パラメータ

samplers

DPM++ 2M, DPM++ 2M SDE, Restart

steps

28 - 30

cfg

4.5 - 6.5

clip skip

resolution

1024x1536, 960x1472, 1200x1600, 832x1280

vae

vae_trainer_step_250000.safetensors

other models

checkpoint-e2_s152000 (5b2239e943), NOOB (9316d7f607), NO (15ed1dfa77)

バージョンのハイライト

伝統的な代替トレーニングの新バージョンでイメージカウント300（スタイルとキャラ）をサポート
これはまだ中間バージョンであり、伝統的なA41 Webuiを使用して実行できます
様々なニーズを持つユーザーのために、Laxhar LabはV-predバージョンとイプシロン-predバージョンをリリースします
モデルは学習の中間段階にあり、コミュニティからのコメントや提案に応じて最適化を続け、皆様からのご提案をお待ちしています。ミ(・・)ミ

この50%バージョンを気に入っていただけると嬉しいです（笑）

これはIllustrious-xlを基にした画像生成モデルであり、Laxhar Labによる継続的なトレーニングを経ています。

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

最新のDanbooruとe621データセットを用いてトレーニングされ、ネイティブタグキャプションを備えています。

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

そしてLabのhuggingfaceページ

新しいバージョンは32*H100でトレーニングされています

https://huggingface.co/Laxhar/sdxl_noob

後続のモデルと技術レポートはhuggingfaceに掲載されます

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

DISCORD: Laxhar Dream Lab SDXL NOOB

このモデルのバージョンは、Illustrious-xl 0.1verにおけるキャラクターとスタイルのフィットを改善し、特定のキャラクターの特長がよりよく表現されるようにします。Laxhar Labは、このベータ版に基づき、オープンソースのXLモデルの新しいバージョンのトレーニングを継続しており、loraの使用を最小化し、初心者にもやさしいワンクリックSDXLアニメモデルをリリースすることを目指しています！

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、限定的な外部テストの許可を検討しています。

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 Data as of 2024-04-07 :

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

キャプション

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

品質タグ

品質タグのために、以下のプロセスを通じて画像の人気を評価しました：

さまざまなソースと評価に基づいたデータ正規化。
日付新鮮度に基づいた時間ベースの減衰係数の適用。
この処理に基づいた全データセット内の画像の順位付け。

当社の最終目標は、品質タグが近年のユーザーの好みを効果的に追跡することを確保することです。

パーセンタイル範囲の品質タグ

> 95th 傑作

> 85th, <= 95th 最高品質

> 60th, <= 85th 良い品質

> 30th, <= 60th 普通の品質

<= 30th 最悪の品質

CCIPテストで、noobaiXLはベースモデルに比べて約2％の改善を示しました。3,500以上のキャラクターデータに基づき、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。現在のモデルパフォーマンスを考慮すると、既存のCCIPテストのためにデータセットをさらに拡大する必要があります。