
ここはPFGの重みファイル置き場です。[pfg](https://github.com/laksjdjf/pfg)を直接cloneしてgenerate.pyで使うか、[Colab](https://colab.research.google.com/github/laksjdjf/pfg/blob/main/pfg.ipynb)でとりあえず試すことができます。

# wd-v1-4-vit-tagger-v2-last-pooling-layer.onnx
最後のプール層を出力するためのonnxファイルです。[wd-v1-4-vit-tagger-v2](https://huggingface.co/SmilingWolf/wd-v1-4-vit-tagger-v2)のonnxファイルから作成されています。

# wd14-n10
[waifu-diffusion](https://huggingface.co/hakurei/waifu-diffusion)を使って学習させたものです。トークン数は10個です。
SD2系のほかのモデル(v_predに関わらず)でもある程度使える可能性があります。
学習データは61万枚ですべて1girlを含んでいるので、複数キャラクターには対応できないかもしれません。
また版権キャラはあんまり再現できないと思います。元のモデルもそんなに再現できないので。好きなキャラを生成したい人はそれ用に学習してください。

生成例：

※著作権的なあれのため、入力した画像はwaifu-diffusionで作成したものです。そのため通常の画像よりも再現度が高いです。基本的にwaifu-diffusionで生成できない画像はこの手法でも生成できません。

![image](a1.png)
![image](a2.png)

# wd15beta2-n10

It is resumed from wd14-n10 for [waifu-diffusion-1.5-beta2](https://huggingface.co/waifu-diffusion/wd-1-5-beta2) on same dataset.

# Licence
このファイル単体で動くものではないので、利用する学習済みモデルのライセンスに従ってください。
{"license": "apache-2.0"}
onnx license:apache-2.0 region:us
TAGS
#onnx #license-apache-2.0 #region-us 


ここはPFGの重みファイル置き場です。pfgを直接cloneしてgenerate.pyで使うか、Colabでとりあえず試すことができます。

# URL
最後のプール層を出力するためのonnxファイルです。wd-v1-4-vit-tagger-v2のonnxファイルから作成されています。

# wd14-n10
waifu-diffusionを使って学習させたものです。トークン数は10個です。
SD2系のほかのモデル(v_predに関わらず)でもある程度使える可能性があります。
学習データは61万枚ですべて1girlを含んでいるので、複数キャラクターには対応できないかもしれません。
また版権キャラはあんまり再現できないと思います。元のモデルもそんなに再現できないので。好きなキャラを生成したい人はそれ用に学習してください。

生成例：

※著作権的なあれのため、入力した画像はwaifu-diffusionで作成したものです。そのため通常の画像よりも再現度が高いです。基本的にwaifu-diffusionで生成できない画像はこの手法でも生成できません。

!image
!image

# wd15beta2-n10

It is resumed from wd14-n10 for waifu-diffusion-1.5-beta2 on same dataset.

# Licence
このファイル単体で動くものではないので、利用する学習済みモデルのライセンスに従ってください。
# URL
最後のプール層を出力するためのonnxファイルです。wd-v1-4-vit-tagger-v2のonnxファイルから作成されています。 # wd14-n10
waifu-diffusionを使って学習させたものです。トークン数は10個です。
SD2系のほかのモデル(v_predに関わらず)でもある程度使える可能性があります。
学習データは61万枚ですべて1girlを含んでいるので、複数キャラクターには対応できないかもしれません。
また版権キャラはあんまり再現できないと思います。元のモデルもそんなに再現できないので。好きなキャラを生成したい人はそれ用に学習してください。

生成例：

※著作権的なあれのため、入力した画像はwaifu-diffusionで作成したものです。そのため通常の画像よりも再現度が高いです。基本的にwaifu-diffusionで生成できない画像はこの手法でも生成できません。

!image
!image # wd15beta2-n10

It is resumed from wd14-n10 for waifu-diffusion-1.5-beta2 on same dataset. # Licence
このファイル単体で動くものではないので、利用する学習済みモデルのライセンスに従ってください。
TAGS
#onnx #license-apache-2.0 #region-us 
 # URL
最後のプール層を出力するためのonnxファイルです。wd-v1-4-vit-tagger-v2のonnxファイルから作成されています。 # wd14-n10
waifu-diffusionを使って学習させたものです。トークン数は10個です。
SD2系のほかのモデル(v_predに関わらず)でもある程度使える可能性があります。
学習データは61万枚ですべて1girlを含んでいるので、複数キャラクターには対応できないかもしれません。
また版権キャラはあんまり再現できないと思います。元のモデルもそんなに再現できないので。好きなキャラを生成したい人はそれ用に学習してください。

生成例：

※著作権的なあれのため、入力した画像はwaifu-diffusionで作成したものです。そのため通常の画像よりも再現度が高いです。基本的にwaifu-diffusionで生成できない画像はこの手法でも生成できません。

!image
!image # wd15beta2-n10

It is resumed from wd14-n10 for waifu-diffusion-1.5-beta2 on same dataset. # Licence
このファイル単体で動くものではないので、利用する学習済みモデルのライセンスに従ってください。
TAGS
#onnx #license-apache-2.0 #region-us 
# URL
最後のプール層を出力するためのonnxファイルです。wd-v1-4-vit-tagger-v2のonnxファイルから作成されています。# wd14-n10
waifu-diffusionを使って学習させたものです。トークン数は10個です。
SD2系のほかのモデル(v_predに関わらず)でもある程度使える可能性があります。
学習データは61万枚ですべて1girlを含んでいるので、複数キャラクターには対応できないかもしれません。
また版権キャラはあんまり再現できないと思います。元のモデルもそんなに再現できないので。好きなキャラを生成したい人はそれ用に学習してください。

生成例：

※著作権的なあれのため、入力した画像はwaifu-diffusionで作成したものです。そのため通常の画像よりも再現度が高いです。基本的にwaifu-diffusionで生成できない画像はこの手法でも生成できません。

!image
!image# wd15beta2-n10

It is resumed from wd14-n10 for waifu-diffusion-1.5-beta2 on same dataset.# Licence
このファイル単体で動くものではないので、利用する学習済みモデルのライセンスに従ってください。