LittleStepMix

License:CreativeML Open RAIL-M<br> Additional Copyright: sazyou_roukaku (TwitterID @sazyou_roukaku) as of June 25, 2023<br>

このモデルは『CreativeML Open RAIL-M』でLicenseそのものに変更はありません。<br> しかし追加著作者として佐城郎画の名前が追加されています。<br> なお『CreativeML Open RAIL-M』に記載されている通り、<br> 本モデルを使用しての生成物に関してはLicenseの使用制限Aの事例を除き、当方は一切関与致しません。<br> 犯罪目的利用や医療用画像など特定専門的な用途での利用は使用制限Aで禁止されています。<br> 必ず確認しご利用ください。<br> また当方は一切責任を持ちません。免責されていることをご了承の上、ご使用ください。<br> <br> このCheckPointのダウンロード・使用は上記CreativeML Open RAIL-M Licenseを確認の上、<br> 同意したという前提及び契約に基づくものと判断されます。<br>

<h4>更新履歴</h4> <ul> <li>6/25 LittleStepMix_v1公開</li> <li>7/1 LittleStepMix_A・B・C公開</li> <li>7/3 LittleStepMix_A、Textencoder変更前をアップしていた為、削除し変更済版を再公開</li> </ul> <h4>制限</h4> <div class="px-2"> <table class="table-fixed border mt-0 text-xs"> <tr> <td class="align-middle px-4 w-8"> <span class="text-green-500"> <h5>OK</h5> </span> </td> <td> 著作者表記を入れずにモデルを使用する<br> Use the model without crediting the creator </td> </tr> <tr> <td class="align-middle px-4 w-8"> <span class="text-green-500"> <h5>OK</h5> </span> </td> <td> このモデルで生成した画像を商用利用する<br> Sell images they generate </td> </tr> <tr> <td class="align-middle px-4 w-8"> <span class="text-green-500"> <h5>OK</h5> </span> </td> <td> 商用画像生成サービスに、このモデルを使用する<br> Run on services that generate images for money </td> </tr> <tr> <td class="align-middle px-4 w-8"> <span class="text-green-500"> <h5>OK</h5> </span> </td> <td> このモデルを使用したマージモデルを共有・配布する<br> Share merges using this model </td> </tr> <tr> <td class="align-middle px-4 w-8"> <span class="text-green-500"> <h5>OK</h5> </span> </td> <td> このモデル、または派生モデルを販売する<br> Sell this model or merges using this model </td> </tr> <tr> <td class="align-middle px-4 w-8"> <span class="text-green-500"> <h5>OK</h5> </span> </td> <td> このモデルをマージしたモデルに異なる権限を設定する<br> Have different permissions when sharing merges </td> </tr> </table> </div> なお、上記のモデルそのものの販売や商用画像生成サービスへの利用は、<br> 『CreativeML Open RAIL-M』のLicense上、使用制限Aに追記記載しない限り、<br> 制限することが本来できない為、マージ者への負担も考慮し、civitai制限表記上OKとしているだけであり、<br> 積極的な推奨は行っておらず、またそれにより何らかの問題が生じても当方は一切責任を持ちません。<br> その点、ご留意いただくようお願いいたします。<br> <br> <h2>LittleStepMix_v1 マージ利用モデル一覧</h2> <ul> <li><a href="https://civitai.com/models/4384">dreamshaper_6BakedVae</a> ©Lykon</li> <li><a href="https://civitai.com/models/25694">epicrealism_newAge</a> ©epinikion</li> <li><a href="https://civitai.com/models/1169">sxd_v10</a> ©izuek</li> <li><a href="https://huggingface.co/haor/Evt_V4-preview">Evt_V4_e04_ema</a> ©haor</li> <li><a href="https://huggingface.co/Crosstyan/BPModel">bp_mk5</a> ©Crosstyan</li> <li><a href="https://huggingface.co/naclbit/trinart_characters_19.2m_stable_diffusion_v1">trinart_characters_it4_v1</a> ©Sta, AI Novelist Dev <a href="https://ai-novel.com/">(https://ai-novel.com/)</a> @ Bit192, Inc.</li> </ul> <h2>LLittleStepMix_A・B・C追加マージ利用モデル</h2> <ul> <li><a href="https://huggingface.co/Ai-tensa/FlexWaifu">FlexWaifuRainbow</a> <a href="https://twitter.com/Ai_tensa">©Ai-tensa</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/hakurei/waifu-diffusion-v1-3">wd-v1-3-float16</a> developed by Anthony Mercurio, Salt, and Cafe</a></li> </ul> <p></p> -------------------------------------------------------------------------- <h4>サンプル</h4> <img src="https://huggingface.co/sazyou-roukaku/LittleStepMix/resolve/main/sample/002.jpg" width="100%" height="100%"> <pre style="white-space: pre-line;" class="w-full"> (gyaru:1.3),high resolution,ultra-detail,solo,short shirt and short shorts,locker room, (cowboy shot:1.2),sexy smile,blonde long hair,

Negative prompt: (worst quality:2),(low quality:1.4),(manicure:1.5),(long neck:2),lip Steps: 30 Sampler: DPM++ 2M Karras CFG scale: 7 Seed: 3358380436 </pre> <img src="https://huggingface.co/sazyou-roukaku/LittleStepMix/resolve/main/sample/001.jpg" width="100%" height="100%">

<pre style="white-space: pre-line;" class="w-full"> 1girl,handsome face,cool beauty,high resolution,ultra-detail,solo,punk tee and cargo pants, london street, (cowboy shot:1.2),happy smile,black short hair, Negative prompt: (worst quality:2),(low quality:1.4),(manicure:1.5),(long neck:2),lip Steps: 30 Sampler: DPM++ 2M Karras CFG scale: 7 Seed: 269540596 </pre>

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<div> <h3>詳細</h3> <p> <div class="px-2"> <div class="border p-2"> <details> <summary><h4>LittleStepMix_A・B・C</h4></summary> CLIP設定/clip skip:2<br> 推奨VAE/mse840000_klf8anime_klf8anime2.vae<br> もしくはフォルダ内にあるsr_SDv2vae_kl-f8anime2.safetensors<br> sr_SDv2vae_kl-f8anime2.safetensorsはSD2VAEとkl-f8anime2を私がマージしたVAEです。<br> LittleStepMix_A、LittleStepMix_B、LittleStepMix_Cは焼き込みなしのNoVAEです。<br> ClearVAEは1.0がNAIVAEの影響があると記載があり、それ以降のVersionも出所不明の為、コンセプト的に推奨していません。<br> <br> 1人の時はsoloをプロンプトで入れないと、変なコマ割り画像のような表示になりやすい傾向があります。 SD1.4から確認されているのですが、ACertainty系は特にこの傾向が強いので、1人の場合はsoloと指定推奨。<br> NFSWはそこそこまでは普通に出せます。 </details> </div> </div> <div class="px-2"> <div class="border p-2"> <details> <summary><h4>LittleStepMix_v1</h4></summary> CLIP設定/clip skip:2<br> 推奨VAE/mse840000_klf8anime_klf8anime2.vae<br> もしくはフォルダ内にあるsr_SDv2vae_kl-f8anime2.safetensorsが好みです。<br> sr_SDv2vae_kl-f8anime2.safetensorsはSD2VAEとkl-f8anime2を私がマージしたVAEです。<br> <br> なおLittleStepMix_v1はSD1.xのデフォルトVAEが標準焼き込み済みです。<br> <br> 自然言語(文章)プロンプトだと、より顔のリアル化が強くなる傾向がみられます。<br> 単文プロンプトでの利用を推奨します。<br> なおイラストモデル・フォトリアルモデルも含めた今後の自己ベース素材モデルとしての公開の側面も強く、現状詳しい能力は検証中です。ご了承ください。<br> なおベースがフォトリアルモデルやセミリアルモデルの為、エフェクト系はかなり弱い印象です。<br> </details> </div> </div> <h3>FAQ</h3> <h4>Q1:LittleStepMixとは何か</h4> A1:<br> 現在イラストマージモデルはleakモデルの混入の問題が懸念され、次々に公開停止が相次ぐなど萎縮ムードに入っています。<br> 当モデルは比較的安牌と思われる訓練モデルを主軸とし、今後調整予定のモデルの基礎として作っています。<br> 完全に混入がないとは断言できないものの、マージ素材は表記のもの以外一切使用していない点。(add用のSD1.4、SD1.5は除く)<br> 訓練モデルのみでのマージである点から、比較的低リスクのラインを目指しています。<br> 基本的には企業モデル等が投入されるなどの時代までの繋ぎとしての役割です。<br> 恐れ入りますが、全てのマージ素材を確認の上、ご利用は自己でご判断ください。<br> <br> *7/1追記*　LittleStepMix_A・B・CはLittleStepMixを土台としてイラストモデル化しました。<br> マージ素材として自由にご利用いただいて問題ありません。<br> <h4>Q2:各学習モデル選定基準について</h4> A2:<br>

7/1追記 sampleフォルダ内に、Anything-V3.0を基準として、<br> Baka-DiffusionV1(fp16)、sd-v1-4、LittleStepMixシリーズ4種及び主軸モデルであるdreamshaperで現状最古の公開モデル<br> dreamshaper_252をランダムSeedで10回、<br> IN01-02,04-05,07-08/OUT03-11のcosine一致率を出力したファイルを公開いたします。<br> Anything-V3.0に対し、SD1.4は概ね84％ほど一致。<br> dreamshaper_252.safetensorsで88％。LittleStepMixシリーズは概ね89％程度の一致率です。<br> Baka-DiffusionV1を採用しなかった理由もこの数値にあります。<br> 下記のASimilarityCalculatiorをベースに、ランダムSeedで、合計ではなく各数値を出せるよう改良したものを用いています。<br> ご参考までに。 <br> <br> <br> ①dreamshaper_6BakedVae<br> 本モデルの<strong>主軸</strong>となっている訓練モデルです。<br> 訓練モデルの表記があり、複数の商用画像生成サービスでも利用されている為、一定の信頼性が担保されていると判断しています。<br> <strong>アスカテストなどでの類似性は基本的にdreamshaper_6BakedVae由来</strong>です。<br> <br> ②sxd_v10<br> v0.8と違い、v1.0公開日はリーク後ながらSD1.5ベースの訓練モデルで、リアリティ重視の為、総合的に判断。<br> 人体構造強化と将来NFSWモデル化を行う際の補強として採用。<br> <br> ③epicrealism_newAge<br> 現行の訓練モデルで最強のスペックを誇ると思われるモデル。<br> 背景補強と能力の高さから採用。<br> 最新ではないのは、他の私のフォトリアルモデルとの兼ね合いと、コントラストなどの兼ね合いからepicrealism_newAgeを選択。<br> <br> ④Evt_V4_e04_ema<br> ACertaintyというleakデータを含まないと公言しているイラスト学習モデルでトレーニングを行い生み出されたモデル。<br> 絵柄の主軸モデル。e04採用はあまり根拠がない。絵柄的に一番好みなので採用し、フォトリアルモデルでこちらを利用しているので変更すると管理が面倒になるという理由だけです。<br> ※ACertaintyはNOVEL AIのデータを蒸留している可能性はありますが、こちらは特許法に抵触しない為、問題ないと考えています。<br> ACertainty<br> <a href="https://huggingface.co/JosephusCheung/ACertainty">https://huggingface.co/JosephusCheung/ACertainty</a><br> <a href="https://huggingface.co/JosephusCheung/ASimilarityCalculatior">https://huggingface.co/JosephusCheung/ASimilarityCalculatior</a><br> <br> ⑤bp_mk5<br> ACertaintyベースの訓練モデル。上記同様。<br> <br> ⑥trinart_characters_it4_v1<br> AIのべりすとで有名な会社が公開してくださったモデルなので一番信頼性があります。<br> イラスト要素補強として使用しています。<br> <br> ⑦FlexWaifuRainbow<br> モデルの逆マージ解析コードを公開するなども行っている天紗愛氏がWD1.3に追加学習を施したモデル。<br> ACertaintyベースのモデル採用に当たり、ACertaintyの解析結果なども参考にさせていただいています。<br> 連続出力時の絵柄の安定性と信頼性から選ばせていただきました。 <br>

<h3>Q3:今回の制限に問題や矛盾はないのか</h3> <h4>A3:</h4> <strong>dreamshaper_6BakedVae</strong> はcivitaiのパーミションが、 <strong>OK:Have different permissions when sharing merges</strong>となっており解除可能。<br> 他は制限なしの為、今回全て制限なしとし公開しております。<br> <br> なおマージ利用モデル側にLicense変更・制限変更等が生じた際も<br> ダウンロード時点のLicenseや制限を前提として公開している為、creativeml-openrail-mに準じます。<br> こちらはLittleStepMIXMerge_LicenseSS_v1に該当モデルのSSを保管しております。<br> ただしhuggingface公開のモデルはSSよりリポジトリのほうが信頼性が高いので、保管しておりません。<br> <br> なおマージ利用モデル側に重大な問題が発生した場合は、モデルの公開停止を行い、<br> 利用停止を呼びかける可能性はありますが、<strong>当方側を理由とした追加制限を設けることは致しません。</strong> </div>