# th-diffusion

このモデルは、[SD2-1(768)](https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-1)からアニメスタイルの画像を学習させたものです。SDからアニメスタイルを自力で作ってみたかっただけです。
学習方法は[WD1-4](https://huggingface.co/hakurei/waifu-diffusion-v1-4)とほとんど同じであり、データセットも学習ステップ数も負けてるので劣化版でしかないです。

diffusers用のとwebui用のsafetensorsを置いてます。

このモデルの学習は三段階に分かれます。

1. 13万枚の画像を１０エポック学習:A100 80GBで20時間くらい
2. 39万枚の画像をText endoderを含めて1エポック・含めずに追加で3エポック学習:RTX3090で80時間くらい
4. 61万枚の画像を3エポック学習：RTX3090で100時間くらい

学習設定：

+ 解像度 768×768を基準にしたAspect ratio bucketing.半分くらいが縦896横640です。
+ 学習率 5e-6のconstant
+ batch size 1.は20 2.3.は16
+ タグ　[WD1-4tagger](https://huggingface.co/SmilingWolf/wd-v1-4-vit-tagger)を利用しました。


2.3.は[WD1-4のタグ付け規則](https://gist.github.com/harubaru/313eec09026bb4090f4939d01f79a7e7)に従っています。
そのため機能するプロンプトやネガティブプロンプトはWD1-4と変わりません。

右にある変な奴で試せますが、ネガティブプロンプトがないのであんまりいい画像はでないよ。

# 生成例
てきとう、ネガティブプロンプトはworst quality, low quality, medium quality, deleted, lowres, comic, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry

CFG_scaleは10、高めにしたほうがいいかも。

masterpiece,best quality,1girl,solo,sitting,blush,red eyes,blonde hair,twintails,hair ribbon,school uniform,blue sailor collar,blue skirt,black thighhighs
![image](grid-0084.png)
masterpiece,best quality,absurdres,safe,1girl,solo,one eye closed, brown hair, side ponytail, maid, maid headdress, white thighhighs
![image](grid-0082.png)
masterpiece,best quality,hakurei reimu,touhou,solo,blush,brown hair,red eyes,frills,navel , yellow ascot, detached sleeves,hair bow,hair tubes
![image](grid-0087.png)


{"license": "openrail", "tags": ["stable-diffusion", "text-to-image"]}
diffusers stable-diffusion text-to-image license:openrail endpoints_compatible has_space diffusers:StableDiffusionPipeline region:us
TAGS
#diffusers #stable-diffusion #text-to-image #license-openrail #endpoints_compatible #has_space #diffusers-StableDiffusionPipeline #region-us 

# th-diffusion

このモデルは、SD2-1(768)からアニメスタイルの画像を学習させたものです。SDからアニメスタイルを自力で作ってみたかっただけです。
学習方法はWD1-4とほとんど同じであり、データセットも学習ステップ数も負けてるので劣化版でしかないです。

diffusers用のとwebui用のsafetensorsを置いてます。

このモデルの学習は三段階に分かれます。

1. 13万枚の画像を１０エポック学習:A100 80GBで20時間くらい
2. 39万枚の画像をText endoderを含めて1エポック・含めずに追加で3エポック学習:RTX3090で80時間くらい
4. 61万枚の画像を3エポック学習：RTX3090で100時間くらい

学習設定：

+ 解像度 768×768を基準にしたAspect ratio bucketing.半分くらいが縦896横640です。
+ 学習率 5e-6のconstant
+ batch size 1.は20 2.3.は16
+ タグ　WD1-4taggerを利用しました。


2.3.はWD1-4のタグ付け規則に従っています。
そのため機能するプロンプトやネガティブプロンプトはWD1-4と変わりません。

右にある変な奴で試せますが、ネガティブプロンプトがないのであんまりいい画像はでないよ。

# 生成例
てきとう、ネガティブプロンプトはworst quality, low quality, medium quality, deleted, lowres, comic, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry

CFG_scaleは10、高めにしたほうがいいかも。

masterpiece,best quality,1girl,solo,sitting,blush,red eyes,blonde hair,twintails,hair ribbon,school uniform,blue sailor collar,blue skirt,black thighhighs
!image
masterpiece,best quality,absurdres,safe,1girl,solo,one eye closed, brown hair, side ponytail, maid, maid headdress, white thighhighs
!image
masterpiece,best quality,hakurei reimu,touhou,solo,blush,brown hair,red eyes,frills,navel , yellow ascot, detached sleeves,hair bow,hair tubes
!image


# th-diffusion

このモデルは、SD2-1(768)からアニメスタイルの画像を学習させたものです。SDからアニメスタイルを自力で作ってみたかっただけです。
学習方法はWD1-4とほとんど同じであり、データセットも学習ステップ数も負けてるので劣化版でしかないです。

diffusers用のとwebui用のsafetensorsを置いてます。

このモデルの学習は三段階に分かれます。

1. 13万枚の画像を１０エポック学習:A100 80GBで20時間くらい
2. 39万枚の画像をText endoderを含めて1エポック・含めずに追加で3エポック学習:RTX3090で80時間くらい
4. 61万枚の画像を3エポック学習：RTX3090で100時間くらい

学習設定：

+ 解像度 768×768を基準にしたAspect ratio bucketing.半分くらいが縦896横640です。
+ 学習率 5e-6のconstant
+ batch size 1.は20 2.3.は16
+ タグ　WD1-4taggerを利用しました。


2.3.はWD1-4のタグ付け規則に従っています。
そのため機能するプロンプトやネガティブプロンプトはWD1-4と変わりません。

右にある変な奴で試せますが、ネガティブプロンプトがないのであんまりいい画像はでないよ。 # 生成例
てきとう、ネガティブプロンプトはworst quality, low quality, medium quality, deleted, lowres, comic, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry

CFG_scaleは10、高めにしたほうがいいかも。

masterpiece,best quality,1girl,solo,sitting,blush,red eyes,blonde hair,twintails,hair ribbon,school uniform,blue sailor collar,blue skirt,black thighhighs
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#diffusers #stable-diffusion #text-to-image #license-openrail #endpoints_compatible #has_space #diffusers-StableDiffusionPipeline #region-us 
 # th-diffusion

このモデルは、SD2-1(768)からアニメスタイルの画像を学習させたものです。SDからアニメスタイルを自力で作ってみたかっただけです。
学習方法はWD1-4とほとんど同じであり、データセットも学習ステップ数も負けてるので劣化版でしかないです。

diffusers用のとwebui用のsafetensorsを置いてます。

このモデルの学習は三段階に分かれます。

1. 13万枚の画像を１０エポック学習:A100 80GBで20時間くらい
2. 39万枚の画像をText endoderを含めて1エポック・含めずに追加で3エポック学習:RTX3090で80時間くらい
4. 61万枚の画像を3エポック学習：RTX3090で100時間くらい

学習設定：

+ 解像度 768×768を基準にしたAspect ratio bucketing.半分くらいが縦896横640です。
+ 学習率 5e-6のconstant
+ batch size 1.は20 2.3.は16
+ タグ　WD1-4taggerを利用しました。


2.3.はWD1-4のタグ付け規則に従っています。
そのため機能するプロンプトやネガティブプロンプトはWD1-4と変わりません。

右にある変な奴で試せますが、ネガティブプロンプトがないのであんまりいい画像はでないよ。 # 生成例
てきとう、ネガティブプロンプトはworst quality, low quality, medium quality, deleted, lowres, comic, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry

CFG_scaleは10、高めにしたほうがいいかも。

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#diffusers #stable-diffusion #text-to-image #license-openrail #endpoints_compatible #has_space #diffusers-StableDiffusionPipeline #region-us 
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このモデルは、SD2-1(768)からアニメスタイルの画像を学習させたものです。SDからアニメスタイルを自力で作ってみたかっただけです。
学習方法はWD1-4とほとんど同じであり、データセットも学習ステップ数も負けてるので劣化版でしかないです。

diffusers用のとwebui用のsafetensorsを置いてます。

このモデルの学習は三段階に分かれます。

1. 13万枚の画像を１０エポック学習:A100 80GBで20時間くらい
2. 39万枚の画像をText endoderを含めて1エポック・含めずに追加で3エポック学習:RTX3090で80時間くらい
4. 61万枚の画像を3エポック学習：RTX3090で100時間くらい

学習設定：

+ 解像度 768×768を基準にしたAspect ratio bucketing.半分くらいが縦896横640です。
+ 学習率 5e-6のconstant
+ batch size 1.は20 2.3.は16
+ タグ　WD1-4taggerを利用しました。


2.3.はWD1-4のタグ付け規則に従っています。
そのため機能するプロンプトやネガティブプロンプトはWD1-4と変わりません。

右にある変な奴で試せますが、ネガティブプロンプトがないのであんまりいい画像はでないよ。# 生成例
てきとう、ネガティブプロンプトはworst quality, low quality, medium quality, deleted, lowres, comic, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry

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