【随時更新】画像生成AIの主要な学習済モデルの配布先リンクまとめ WD,インスタ,f222など

画像生成AIの主要な学習済モデルの配布先リンクまとめ ソフトウェア

Stable Diffusion系列のファインチューニングモデル(.ckpt)ファイルのダウンロードリンク一覧と、ぞれぞれのモデルの概要サンプル画像付きでまとめました。有名どころのモデルファイルはだいたい網羅しております。

階層別マージモデルも含めWaifu Diffusion・Abyss・7th layer・chillout mixなど最新のものを掲載しています。

基本的に日本語圏で需要の多いモデルに絞って紹介しています。

ここで紹介しているモデルをマージ(モデル混合・配合)をするやり方はこちらを参照してください。。

階層別マージについてはこちら

チェック!!
さくいん! 本サイトのAI関連記事まとめ どれから見れば良いのか?!


数十記事ある本サイトのAI関連記事を体系的にまとめました。

目的別にどれから見れば良いのかわかります!!

AI記事索引ページはコチラ

まとめの見方【凡例】

バージョン

需要高いものだけ厳選してます。

モデルの過去バージョンはアコーディオンブロック(タップすると展開するやつ)に格納して、サイト全体のスクロール量を減らしてます。

ここで過去バージョンについて書いてます。

解説や学習設定、所感などを解説。

一部のモデルについては、実際に生成した画像を参考として載せておきます。
(ページが重くなるので1枚だけ。全年齢対象の画像です。あくまでも参考くらいにしてください)

画像のパラメータは原則以下で統一して「検証用共通プロンプト」と呼称します。(予期せぬR18が出力された場合は黒塗りします)

(mature female, women, 28yo, (small breasts:1.2), upper body, black hair,smile, brown eyes :1.1), (beautiful embroidery kimono:1.3), 1girl, japanese clothes, simple background, looking at viewer,(depth of field,blurry background, bokeh:1.3),
Negative prompt: (nsfw:1.2), (worst quality, low quality, extra digits, loli, loli face:1.4),
Steps: 20,
Sampler: DPM++ SDE Karras,
CFG scale: 6.5,
Seed: 775122036,
Size: 768×512,
ENSD: 31337

最低限ダンボールのタグで画像を制御できてるかがわかります。

あと、リアルモデルかアニメモデルかも判別できますね。

モデル名.ckpt/safetensors[モデルハッシュ値]:
SHA256 ハッシュ値(情報があるもののみ)

トレント用マグネットリンク:	
magnet:?xt=urn:btih:~~~(トレントリンクがある場合)
huggingface🤗公式:
公式リポジトリのページ(ある場合)
なおcivitai.comはサーバーが不安定だったり、運営がモデルを消したりするので、huggingface🤗でもダウンロードできる場合はhuggingface🤗のリンクを優先的に載せます

SHA256をわざわざ書く理由は以下のページの通りです。

なお、safetensors形式とckptどちらもあるモデルは、safetensorsのみ紹介します。

safetensorsの具体的利点はコチラをご覧ください。

それではまとめをご覧ください。

主に最新スレとディスコードで話題に上がる程度の需要があるものに限って紹介しています。

不足等あればご容赦願います。

また、一度紹介したものは陳腐化したとしても記載し続けます。(アコーディオンブロック内に格納はして、タップしないと詳細が見れないようにしますが)

Stable Diffusion (.ckptのダウンロード先と解説)

解説不要。本家本元。

ここで紹介しているモデルは全てここの派生と考えて良いでしょう。

v2.1 アップデートが早すぎる

変更点などを合わせて解説しているコチラの記事を参照してください。

WebUI(1111版)での使用方法どれをダウンロードすればよいか解説しています。

v2.0 768×768が基準に?!

従来のモデルからの変更点等が非常に多いため別の記事にまとめました

WebUI(1111版)での使用方法どれをダウンロードすればよいか解説しています。

SD v1.5

ネイティブトレーニングに必要なpruned版モデルは紹介しません。

画像生成をしたり、dreambooth/textual inversion/hypernetworksなどのファインチューニングをしたりする際に必要なのはv1-5-pruned-emaonly.ckptのみのためです。

v1-5-pruned-emaonly.ckpt [81761151]:
SHA256 cc6cb27103417325ff94f52b7a5d2dde45a7515b25c255d8e396c90014281516

トレント用マグネットリンク:(マグネットリンク🧲の使い方解説はコチラ)
magnet:?xt=urn:btih:2daef5b5f63a16a9af9169a529b1a773fc452637&dn=v1-5-pruned-emaonly.ckpt&tr=udp%3a%2f%2ftracker.opentrackr.org%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2f9.rarbg.com%3a281 %2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.openbittorrent.com%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopentracker.i2p.rocks%3a6969%2fannounce&tr=https%3a%2f%2fopentracker.i2p.rocks%3a443%2fannounce&tr =http%3a%2f%2ftracker.openbittorrent.com%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.torrent.eu.org%3a451%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopen.stealth.si%3a80%2fannounce&tr =udp%3a%2f%2fvibe.sleepyinternetfun.xyz%3a1738%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker2.dler.org%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker1.bt.moack.co.kr%3a80 %2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.zemoj.com%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.tiny-vps.com%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.theoks.net%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.publictracker.xyz%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.monitorit4.me%3a6969%2fannounce&tr= udp%3a%2f%2ftracker.moeking.me%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.lelux.fi%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.dler.org%3a6969%2fannounce&tr=udp% 3a%2f%2ftracker.army%3a6969%2fannounce
huggingface🤗公式:

runwayml/stable-diffusion-v1-5 at main
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

SD v1.4

sd-v1-4-pruned.ckpt [4af45990]

sd-v1-4.ckpt [7460a6fa] :
SHA256 fe4efff1e174c627256e44ec2991ba279b3816e364b49f9be2abc0b3ff3f8556

sd-v1-4-フル-ema.ckpt [06c50424]:
SHA256 14749efc0ae8ef0329391ad4436feb781b402f4fece4883c7ad8d10556d8a36a

トレント用マグネットリンク:(マグネットリンク🧲の使い方解説はコチラ)
magnet:?xt=urn:btih:3A4A612D75ED088EA542ACAC52F9F45987488D1C&tr=udp://tracker.opentrackr.org:1337
huggingface🤗公式:

CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original at main
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Stable Diffusionモデル一覧を載せようと思いましたが、需要的にv1.3以下は省略することにします。

Waifu Diffusion(.ckptのダウンロード先と解説)

略称はWD。

NovelAIモデルと比べてリークでないという点ではクリーンですが、WDもDanbooru(通称:段ボール)を学習に使っているので気にする人はご注意ください。

WD v1.5(safetensors リリース)

ベータ版2目が公開されました。

WDv1.5 beta2の公式作例がにあります。

SD v2系統がベースのためyamlファイルも必要です

VAEはWD v1.4の「kl-f8-anime2.ckpt」と共通です。

wd-1-5-beta2-fp16.safetensors
SHA256:なぜSHA256を書くのかコチラで解説
4bf1855f4d12824b96d9350ad325ac709a488a1b6fb417f0f6f87f85f4b5e1ee

huggingface🤗公式:
モデルファイル(ベータ版2)

checkpoints/wd-1-5-beta2-fp16.safetensors · waifu-diffusion/wd-1-5-beta2 at main
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yamlファイル
checkpoints/wd-1-5-beta2-fp16.yaml · waifu-diffusion/wd-1-5-beta2 at main
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WDv1.4(ckptファイルのダウンロード先)

2023年元日朝にリリース。お年玉☆

無事1epoch学習させ終えた最新のWDモデル。
→2epoch目を追加。

同名のyamlファイルをモデルと同じフォルダ内に設置してください。

この場合「wd-1-4-anime_e1.yaml」をwd-1-4-anime_e1.ckptと同じフォルダに入れます。

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

ダンボールのタグで制御はできるようになってきましたね。

顔が西洋っぽいけど。

後述する様々なモデルのほうが使いやすいです。

wd-1-4-anime_e1.ckpt
SHA256:なぜSHA256を書くのかコチラで解説)e8f4b2225b8ac6464e9d13d25b708349b1ca340c92dfc3575e8d5ef18f689457

wd-1-4-anime_e2.ckpt ←ymalファイルはe1のを流用しましょう。
SHA256:なぜSHA256を書くのかコチラで解説
c76e0962bc60ccdc18e0dce387635b472b5a19038d637216030acbbe6eda2713

wd-1-4-anime_e1.yaml

huggingface🤗公式:
ckptファイル(e1)

wd-1-4-anime_e1.ckpt · hakurei/waifu-diffusion-v1-4 at main
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ckptファイル(e2)
wd-1-4-anime_e2.ckpt · hakurei/waifu-diffusion-v1-4 at main
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yamlファイル
hakurei/waifu-diffusion-v1-4 at main
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WD v1.35

2022年12月14日10時半ごろに!遂に!!
WD新作がキタ━━━━━━(゚∀゚)━━━━━━ !!!!!

名前こそv1.4感ありますが、中身はv1.35相当です。

wd-1-3-penultimate-ucg-cont.ckpt:
SHA256 efee5ef4ce99e980bd10ed9bbb042ede5f71ed4f5ae7f06c48285a47b4ed6427

wd-1-4-float32-booru-110k.ckpt:
SHA256 2b81ce75ade7e5f27dae3e0159d384193f2a42e3023720bf398b917b4aee7ce3

wd-1-4-float32-booru-110k.ckpt」を使いましょう。

VAEに関しては「wd-1-4-float32-booru-110k.ckpt」をwebUI(1111)のVAEフォルダにコピペして、拡張子を「.ckpt→.vae.pt」にリネームすると使えます。

huggingface🤗公式:

models/wd-1-4-float32-booru-110k.ckpt · hakurei/waifu-diffusion-v1-4 at 9fa4a42a9c4a0948472fa909e6c1a39be0dda699
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WD v1.3

略称はWD1.3。他のバージョンもそのように。

10 エポック,600,000枚の高解像度なDanbooruに掲載された画像を用いてトレーニングを行ったモデルです。

絵柄がNAIよりふんわりした輪郭になりやすいです。

wd-v1-3-float16.ckpt [84692140]:
SHA256 4afab9126057859b34d13d6207d90221d0b017b7580469ea70cee37757a29edd

wd-v1-3-float32.ckpt [4470c325]:
SHA256 9dade8262 ​​03c7ee369881b5dc20d34298fa644c1f137568e09fbc4b9a0d3e817

wd-v1-3-full.ckpt [e1de58a9]:
SHA256 23ba8d0411c211d3d14903d46613bc088924e1453ed1c6428ce86bde54a37d27

wd-v1-3-full-opt.ckpt [3e1a125f]:
SHA256 10912b9a6d773ea7c299c0563d10538ada04ade81837362b6c0c67be4df937c1

huggingface🤗公式:

hakurei/waifu-diffusion-v1-3 · Hugging Face
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v1.2以下は省略します。

Animelike(ファイルダウンロード先)

アニメ風な塗り方のイラストが生成しやすいモデルです。サンプルは2Dです。

プロンプトが効きにくいのと、あからさまなリコリコ感。

image2imageで弱めに適用して画風をかける感じに使うのが良さそうですね。

元画像

ノイズ除去0.6でanimelike2dでi2iした後

ただ目元がなぁ…

2.5Dなどのバリエーションがいくつか存在します。

Elysium Anime(.ckptのダウンロード先と解説)

ダンボールタグによる指示が有効で、元素法典的な美しい絵が出力できるモデルです。

ネガティブプロンプトに
lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry
を入れることが推奨されています。

Elysium_V1.ckpt(実写用・汎用モデル)

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

モデルからして西洋になるのは正常です。

手もそこそこ行ける感じ。


Elysium_V1.ckpt
SHA256:(なぜSHA256を書くのかコチラで解説
abbb28cb5e70d3e0a635f241b8d61cefe42eb8f1be91fd1168bc3e52b0f09ae4

huggingface🤗公式:

Elysium_V1.ckpt · hesw23168/SD-Elysium-Model at main
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SD_Elysium_Kuro_Model

Anything 4.0, WD 1.4などとマージした上でファインチューニングを行ったアニメ用モデルです。

WDの「kl-f8-anime2」というVAEファイルを内包しているため、別途VAEファイルを使用する必要がありません。


Elysium_Kuro_Anime_V1.safetensors
SHA256:(なぜSHA256を書くのかコチラで解説
219cd98caf78089870bf7594fa2a6c14ed928bba9cbb829972040881c3dc480b

huggingface🤗公式:

Elysium_Kuro_Anime_V1.safetensors · hesw23168/SD_Elysium_Kuro_Model at main
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Elysium_Anime_V3(アニメ用追加学習モデル)

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

ネガティブプロンプトの(nsfw:1.2)を1.4に変えてもなおNSFWだったので、規制。

プロンプトを大幅変更するよりは黒塗りで出したほうがいいかなと。


せっかくなので制作者さんの推奨通りにして、ネガティブプロンプトを以下に変更してみると次のように。
lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry

全体的によりはっきりした輪郭と若干の立体感が得られました。

Elysium_V1.ckptをアニメ系イラストで追加学習させたモデルです。

これは第3弾。

V3からは拡張子がElysium_Anime_V3.ckptでなく「.safetensorsになりましたが、そのまま従来のモデル同様に読み込ませて使えます。

悪意あるコードの含まれたckptでウイルス感染、というリスクを減らせるファイル形式だそうです。


Elysium_Anime_V3.safetensors
SHA256なぜSHA256を書くのかコチラで解説
50265e48dfa0b53c6fa242e66c10106c85d1d68f1f188109475f6b70043d5497

huggingface🤗公式:

Elysium_Anime_V3.safetensors · hesw23168/SD-Elysium-Model at main
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Anythingシリーズのモデル

Anything v5(safetensorsダウンロード先)

公式はAny v4,v4.5の存在を否定しています。

また、v3とアップした人が違うようですが、Any v3のHuggingFace🤗へのアップロードは代理の人が行ったそうです。

したがって、Anyrhingシリーズの正当な後継モデルといえます。
(コメントに虚偽がないと仮定した場合)

CivitAI公式:

万象熔炉 | Anything XL - XL | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai
下载模型之前,请仔细查看模型介绍 Please review the model introduction carefully before downloading the model モデルをダウンロードする前に、モデル紹介をよく見てくだ...

出自に謎が多いため、念のため、セキュリティ重視のsafetensors版のみをリンクしておきます。

Anything v4.5(safetensorsダウンロード先)

Anything v4の後継のようですが、詳細は不明です。解説もありませんでした。

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

Anythingらしさが少し和らいでる?ふんわりしている絵柄いいですね。

any-v4.5-pruned.safetensors
SHA256なぜSHA256を書くのかコチラで解説
6e430eb51421ce5bf18f04e2dbe90b2cad437311948be4ef8c33658a73c86b2a

huggingface🤗公式:

404 – Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

Anything v4(fp16,fp32のckpt・safetensorsダウンロード先と解説)

Anything の最新バージョンを謳うこのモデルは、Anything v3の発祥と思しき中華側ではなく、Huggingface🤗に突如として現れました。

作者が従来のAnything v3などを制作した人物同一かはわかっていません

モデルの特徴として、わずかなプロンプトで緻密な二次元イラストが生成でき、danbooru タグが有効ということが挙げられます。

また、過学習気味の絵柄だったv3よりも自然な画風で、ポーズなどが制御しやすいです。

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

v4とv4.5は甲乙つけがたいですね。

anything-v4.0-pruned.safetensors
SHA256なぜSHA256を書くのかコチラで解説
69528490df7c34087ae45cd2b36bc8ca6ce88c51a36392f47608a51c6ff4a7c7

huggingface🤗公式:

404 – Hugging Face
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Anything v3.0(.ckptのダウンロード先と解説)

出自や学習設定、学習元画像・学習元モデルなど全て不明。

なぜか配布方法によりモデルハッシュ値が異なり、6種類とも18種類とも言われる様々なバリエーションがあるとされている。

そのため、
この画像いいじゃんモデル何?→Anything v3だよ→同じプロンプトでも再現できん……
という事態になります。
(というか本スレで既にそういう事態が発生している)

一時はNAIが再度リークされたとの噂もありました。

有志の調査でおそらく中華圏でNAIモデルをファインチューニングしてできたモデルで、手指の出力が改善が目的のモデルだと推察されています。

リークと確定しているNAIモデルを使うよりは僅かながら伸び伸びと使えますね?!

ウイルスが含まれるという噂もありましたが、セキュリティソフトの誤検知だった模様。
(ただしトレントでダウンロードする時点で自分でもセキュリティチェックをするのは習慣にしましょう。)

NAI等と比較考察記事(ビリビリ):https://www.bilibili.com/read/cv19603218

過学習気味でDBなどファインチューニングには不向きです。

Anything v3.0-fp16 [38c1ebe3]

Anything v3.0-fp32[1a7df6b8]

Anything v3.0-full-ema[6569e224]

トレント用マグネットリンク:(マグネットリンク🧲の使い方解説はコチラ)
fp16:
magnet:?xt=urn:btih:45cd353ac4fa87098db5e3a6a349539710a3a1f5&dn=Anything-V3.0-fp16.zip&tr=udp%3a%2f%2ftracker.opentrackr.org%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2f9.rarbg.com%3a2810281 %2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopentracker.i2p.rocks%3a6969%2fannounce&tr=https%3a%2f%2fopentracker.i2p.rocks%3a443%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.torrent.eu.org%3a451 %2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopen.stealth.si%3a80%2fannounce&tr=http%3a%2f%2ftracker.openbittorrent.com%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fvibe.sleepyinternetfun.xyz%3a1738%2fannounce&tr =udp%3a%2f%2ftracker1.bt.moack.co.kr%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.zerobytes.xyz%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.tiny-vps.com %3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.theoks.net%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.swateam.org.uk%3a2710%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.publictracker.xyz%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.monitorit4.me%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.moeking.me%3a6969%2fannounce&tr= udp%3a%2f%2ftracker.encrypted-data.xyz%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.dler.org%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.army%3a6969%2fannounce&tr=udp% 3a%2f%2ftracker.altrosky.nl%3a6969%2fannounce

fp32:
magnet:?xt=urn:btih:d9db662ab5ace77004b3348c23c9381380c27156&dn=Anything-V3.0-fp32.zip&tr=udp%3a%2f%2ftracker.opentrackr.org%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2f9.rarbg.com%3arbg.com%3a2810 %2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopentracker.i2p.rocks%3a6969%2fannounce&tr=https%3a%2f%2fopentracker.i2p.rocks%3a443%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.torrent.eu.org%3a451 %2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopen.stealth.si%3a80%2fannounce&tr=http%3a%2f%2ftracker.openbittorrent.com%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fvibe.sleepyinternetfun.xyz%3a1738%2fannounce&tr =udp%3a%2f%2ftracker1.bt.moack.co.kr%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.zerobytes.xyz%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.tiny-vps.com %3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.theoks.net%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.swateam.org.uk%3a2710%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.publictracker.xyz%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.monitorit4.me%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.moeking.me%3a6969%2fannounce&tr= udp%3a%2f%2ftracker.encrypted-data.xyz%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.dler.org%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.army%3a6969%2fannounce&tr=udp% 3a%2f%2ftracker.altrosky.nl%3a6969%2fannounce

full-ema:
magnet:?xt=urn:btih:80460036625fb61dce4bc6e7dab744744309a2a0&dn=Anything-V3.0-fullema.zip&tr=udp%3a%2f%2ftracker.opentrackr.org%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%209.rarbg.com%3a281 %2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopentracker.i2p.rocks%3a6969%2fannounce&tr=https%3a%2f%2fopentracker.i2p.rocks%3a443%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.torrent.eu.org%3a451 %2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopen.stealth.si%3a80%2fannounce&tr=http%3a%2f%2ftracker.openbittorrent.com%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fvibe.sleepyinternetfun.xyz%3a1738%2fannounce&tr =udp%3a%2f%2ftracker1.bt.moack.co.kr%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.zerobytes.xyz%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.tiny-vps.com %3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.theoks.net%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.swateam.org.uk%3a2710%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.publictracker.xyz%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.monitorit4.me%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.moeking.me%3a6969%2fannounce&tr= udp%3a%2f%2ftracker.encrypted-data.xyz%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.dler.org%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.army%3a6969%2fannounce&tr=udp% 3a%2f%2ftracker.altrosky.nl%3a6969%2fannounce

Anything v3.0に用いる.vae.ptファイルは、NAIに用いていたのをそのまま流用すればOKです。

なお.vae.ptが無いと色味が薄くなります。

Anything v3 VAE不要版(VAE埋め込み済みバージョンのckpt)

vaeを忘れるユーザーが後を経たないこともあり、vae埋め込みバージョンがリリースされました。

従来よりより高品質なvaeを使用しています。

any-v3-fp32-better-vae.ckpt
SHA256: 4e232c5e8a9ebecdca58dcb8623b3817458ed3fb1949d28879dac5182d1d4f8b

any-v3-fp32-better-vae.safetensors
SHA256: 308884898741f81f4dbe32a7806a26c28b594d8ea21310fbed5c5dcecff6aa32

huggingface🤗公式:

404 – Hugging Face
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ACertainty(DB素体用モデル .ckptファイルダウンロード先)

DBでチューニングを行う際に、その元となるモデルとして設計されたモデルです。

dreambooth用にSD v1.4をファインチューニングして作られました。

Anything v3 が過学習気味でファイルチューニングには向いていないという考えから制作されました。

ACertainThing

上記のACertainty.ckpt同様にAnything v3が過学習で制御にしくいという欠点を解決するためのモデルです。

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

モデル説明とは裏腹に微妙に過学習感がある絵柄です。。。

ACertainty.ckptがDreamBoothの元となるためだけのものであるのに対して、
ACertainThing.ckptはモデルをそのまま使用して画像生成するために設計されています。


ACertainThing.ckpt
SHA256なぜSHA256を書くのかコチラで解説
866946217b513157b12ff9b1eae2279e98ae34ece178e34eac536f2e831c101c

huggingface🤗公式:

ACertainThing.ckpt · JosephusCheung/ACertainThing at main
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AnyLoRA

画風とキャラ再現用のLora作成に特化したモデルです。

従来のスタンダード=NAIよりもかなり良い学習成果が出るそうです。

AnyLoRA_noVae_fp16.safetensors
SHA256なぜSHA256を書くのかコチラで解説
00bafa0e7189d5ad0d3e920aae2f8616028783526e97c2203237e6c7776a1107

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AnyLoRA_noVae_fp16.safetensors · Lykon/AnyLoRA at main
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Counterfeit-V2.5

データセットやトレーニング方法などは不明ですが、ネガティブプロンプト入力量を大幅に短縮できるモデルです。

高品質な二次元イラストを生成できます。

EasyNegative, extra fingers,fewer fingers,  

基本上記3つだけをネガティブプロンプトに入れます。

なおvaeも用意されています。

Counterfeit-V2.5_fp16.safetensors
SHA256なぜSHA256を書くのかコチラで解説
f921fb3f29891d2a77a6571e56b8b5052420d2884129517a333c60b1b4816cdf

Counterfeit-V2.5.vae.pt
SHA256:
d5d6e1898fbc096237038661a5a09bdd25ea31f7a942b0df414d4bae36e9a124

BPModel .ckptダウンロードリンク

上記のACertaintyを元に768〜1024pxの解像度の画像(高品質アニメ画像5000枚)でトレーニングしました。

ここのは、1024px四方の画像を10エポックトレーニングしたものを載せておきます。

VAE付きと、そうでない2種類があります。
(bp_1024_e10_ema.ckptもありますが、これはこのモデルを更にファインチューニングする場合にのみ用いるモデルです)

「with_vae」でないものを使う際は、自身で用意したvaeを適用してください。

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

ここではwith VAEモデルで出力します。

低レベル&絵柄が過学習みある。

また、このモデルのパフォーマンスを向上させるために、クリップスキップ2を使用することを強くお勧めしています。また、Highres. fixを使用するときに複雑な詳細を追加するAUTOMATIC111111/stable-diffusion-webuiの設定で「Upscale latent space image when doing hires. fix」をオンにすることもお勧めします。

bp_1024_e10.ckpt
SHA256なぜSHA256を書くのかコチラで解説
8ac06b917c5548c55c40b622a5e6fd9d9c836261d6a5f78d667ea3e7e95a7cc3

bp_1024_with_vae_te.ckpt
SHA256:d5d6e1898fbc096237038661a5a09bdd25ea31f7a942b0df414d4bae36e9a124

huggingface🤗公式:

Crosstyan/BPModel at main
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Protogen (ckptファイルのダンロードと解説)

お問い合わせより、Protogenモデル商用利用不可じゃね⁈ってご指摘があったのでライセンスを調べました。

Protogenシリーズは「creativeml-openrail-m」というライセンスでした。

CreativeML Open RAIL-M ライセンスざっくり意訳 - Qiita
画像生成界隈でStable Diffusionが話題ですねご多分に漏れず自分もなにかしようかなと思ったのですが、それにつけても気になるのはライセンス。巷の噂ではCreativeML Open RA…

詳細はヤフーニュースの解説を引用した通りですが、要するに商用利用も可能です。

利用者に全責任を移譲するStable Diffusionのライセンス

StableDiffusionのライセンスは、CreativeML Open RAIL-M licenseである。これは、利用者が作成した画像についての責任は完全に利用者に委ねられ、それが引き起こす法的・民事的トラブルは利用者自身が処置することを強く求めるものだ。

また、人に危害を加えたり、倫理的に問題があったり、誤った情報を広めたりするために使うことは認められていない。

つまり、責任の主体をAIの開発者ではなく、AIの利用者に委ねるという、ある意味で当然なライセンス形態だ。

https://news.yahoo.co.jp/articles/785acf05a557dfbafe84c5bc95325c7b9405416c?page=2

お問い合わせのおかげでモデルのライセンスを調べるキッカケが生まれました。
今後も些細な点でも遠慮なくお問い合わせください!

Protogen_v2.2_Official_Release

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

アニメモデルみたいな絵を出すこともあれば、このように実写でもある。

よく分からないモデルです。

SD v1.5を元に大規模なデータセットでファインチューニングを行いました。

DreamBoothのトレーニング元のモデルとしても最適です。
僅かなステップ数で忠実な顔を生成できるようになります。

「modelshoot style」のプロンプトを使い、カメラで撮影しているような構図の画像を生成できます。

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

ということで、プロンプトの先頭にmodelshoot styleをつけてみたら以下のようになりました。

?????!!
このモデルは得意なのがアニメなのか実写なのか、どっちなんだい?!


Protogen_V2.2-pruned-fp16.safetensors
SHA256なぜSHA256を書くのかコチラで解説
b4d453442af7124bb12832a4450f4f120452f479c0212e0924d34cfbe580ba42

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Protogen_V2.2-pruned-fp16.safetensors · darkstorm2150/Protogen_v2.2_Official_Release at main
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civitai.com公式:
Protogen v2.2 (Anime) Official Release - Protogen v2.2 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai
Research Model - How to Build Protogen By Downloading you agree to the CreativeML Open RAIL-M Running on Apple Silicon d...

SD_Photoreal_Merged_Models(El Zipang_testモデル)

リアルモデル。

Twitterの画像などを1000枚以上使用したマージモデル。

ネガティブプロンプトがほとんど必要ないという特徴があり、
low quality, worst quality, bad anatomy, bad proportions
程度で問題ありません。


El Zipang_test1.3.safetensors
SHA256(なぜSHA256を書くのかコチラで解説
73bf45b8219d8926baad4d29860352c52dfc5539d7f7fc2df84468963e68ba45

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El Zipang_test1.3.safetensors · deadman44/SD_Photoreal_Merged_Models at main
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Trinart

trinart_derrida_characters_v2_stable_diffusion

trinart_characters_19.2m_stable_diffusion_v1の改良版モデルです。

より解剖学的な安定性を重視したマルチエポックトレーニングと微調整によりバリエーションが微妙に減少しました。。

10月中旬から11月上旬にかけてAI Novelist/TrinArtサービスでリリースされたものと同じモデルです。

derrida_final.ckpt:
SHA256なぜSHA256を書くのかコチラで解説
42d3f359b02c944cb2e8f666b10bda05015792f10bfd4e9deee44bb66969ce3d

huggingface🤗公式:

naclbit/trinart_derrida_characters_v2_stable_diffusion · Hugging Face
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trinart_characters_19.2m_stable_diffusion_v1 [d64dab7f] + VAE

約1920万枚のアニメ・マンガの画像を元に学習した後、約50,000の画像による最終的な微調整によって完成されたSD v1を元にしたモデルです。

9月上旬から10月14日までAI Novelist / TrinArtサービスで使用されていたバージョン1モデルと同一です。

なお、NSFW画像を除外された上で学習しています。

trinart_characters_it4_v1.ckpt[d64dab7f]:
 SHA256 d58058f2c71612aa7492d63ad8e6c32b3159494dc51a29ffe71937cdc49b6681

autoencoder_kl-f8-trinart_characters.ckpt:
SHA256 d2dd1c82220e31a72bd9958dda249ed7f94faf875d5123ae3aab7a1950a82a8f

huggingface🤗公式:

naclbit/trinart_characters_19.2m_stable_diffusion_v1 at main
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trinart2_step115000.ckpt [f1c7e952]

trinart2_step115000.ckpt [f1c7e952]:
SHA256 776af18775dfccf29725a994df855e7d8f7b8ea525013e3a466f210ec15c8fd4

huggingface🤗公式:

naclbit/trinart_stable_diffusion_v2 · Hugging Face
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インスタグラムモデル(Cafe Unofficial Instagram TEST Model)

主に日本のインスタグラムのアカウント (コスプレ、モデル、および個人アカウントを混ぜて)構成されたInstagram画像でトレーニングされています。

モデルは、そのまま単体で用いるとリアルな Instagram 風の画像を作成できます。

Cafe Unofficial Instagram TEST Model v2

上記モデルのアプデ版。

今回は120万枚のインスタグラムの画像を使用。

nstagram-latest-plus-clip-v6e1_50000.safetensors
SHA256(なぜSHA256を書くのかコチラで解説
8f1d325b194570754c6bd06cf1e90aa9219a7e732eb3d488fb52157e9451a2a5

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instagram-latest-plus-clip-v6e1_50000.safetensors · cafeai/cafe-instagram-sd-1-5-v6 at main
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Cafe Unofficial Instagram TEST Model v1

主に日本のインスタグラムのアカウント (コスプレ、モデル、および個人アカウントを混ぜて)構成された約140,000の Instagram画像でトレーニングされています。

モデルは、そのまま単体で用いるとリアルな Instagram 風の画像を作成できます。

Cafe Unofficial Instagram TEST Model[50b987ae]

トレント用マグネットリンク:(マグネットリンク🧲の使い方解説はコチラ)
magnet:?xt=urn:btih:eb085b3e22310a338e6ea00172cb887c10c54cbc&dn=cafe-instagram-unofficial-test-epoch-9-140k-images-fp32.ckpt&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.openbittorrent.com%3A80&tr=udp%3A%2F %2Fopentor.org%3A2710&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.ccc.de%3A80&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.blackunicorn.xyz%3A6969&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.coppersurfer.tk%3A6969&tr=udp %3A%2F%2Ftracker.leechers-paradise.org%3A6969

このモデルを最大限活用するには、別のモデルとマージすることが必要です。

gg1342_testrun1_pruned.ckpt [43076286] [2ccc3e58]

略称は「gg」。

280枚のNSFW画像(裸かつ1人の女性だけが写ったもの)+架空キャラの80枚のSFW(健全)画像でトレーニングされたテストモデルです。

gg1342_testrun1_pruned.ckpt [43076286]:
SHA256なぜSHA256を書くのかコチラで解説
ebe2f8dfeed0b87080a37e94bf0aca8800fc10691826a5e76259faf509106246

gg1342_testrun1_pruned-float16.ckpt [2ccc3e58]

トレント用マグネットリンク:(マグネットリンク🧲の使い方解説はコチラ)
magnet:?xt=urn:btih:c95e266e15e13cf0e2d69b29338a89a94d736546&dn=gg1342_testrun1_pruned.ckpt&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.opentrackr.org%3A1337%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2F9.rarbg.com%3A2810%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.openbittorrent.com%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fopentracker.i2p.rocks%3A6969%2Fannounce&tr=https%3A%2F%2Fopentracker.i2p.rocks%3A443%2Fannounce&tr=http%3A%2F%2Ftracker.openbittorrent.com%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.torrent.eu.org%3A451%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fopen.stealth.si%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.tiny-vps.com%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fzecircle.xyz%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fyahor.ftp.sh%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fvibe.sleepyinternetfun.xyz%3A1738%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fv2.iperson.xyz%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fuploads.gamecoast.net%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker2.dler.org%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker1.bt.moack.co.kr%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.theoks.net%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.tcp.exchange%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.swateam.org.uk%3A2710%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.publictracker.xyz%3A6969%2Fannounce&tr=http%3A%2F%2Ftracker.bt4g.com%3A2095%2Fannounce

このモデルは別のモデルとマージすることが前提です。インスタモデルと違い単体使用はまずしません。

通常はfloat16版を使用します。

Gape(.ckptのダウンロード先と解説)

マージにより通常モザイクのかかるような部位の描写が向上します。

gape60 [25396b85]

danbooru, gelbooru, sankakuのとても大きなものをそこに入れた事後のような画像(婉曲表現)を使用しています。

60番目のエポック(120,000steps)のモデルです。

gape60.ckpt [25396b85]

MEGAアップローダーリンク:

1.99 GB file on MEGA
トレント用マグネットリンク:(マグネットリンク🧲の使い方解説はコチラ) magnet:?xt=urn:btih:b892f6e7e6e287ca2ea59d2c575fdf5ae1f82d92&dn=gape60.ckpt&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.opentrackr.org%3A1337%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2F9.rarbg.com%3A2810%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.openbittorrent.com%3A6969%2Fannounce&tr=http%3A%2F%2Ftracker.openbittorrent.com%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fopentracker.i2p.rocks%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fopen.stealth.si%3A80%2Fannounce&tr=https%3A%2F%2Fopentracker.i2p.rocks%3A443%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.torrent.eu.org%3A451%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fvibe.sleepyinternetfun.xyz%3A1738%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker2.dler.org%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker1.bt.moack.co.kr%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.zerobytes.xyz%3A1337%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.zemoj.com%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.tiny-vps.com%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.theoks.net%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.swateam.org.uk%3A2710%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.publictracker.xyz%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.pomf.se%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.monitorit4.me%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.moeking.me%3A6969%2Fannounce&tr=http%3A%2F%2Ftracker.bt4g.com%3A2095%2Fannounce

gape22 [d69e1a23]

22エポック目のモデルです。

sankakuとe621の画像を使用しています。

gape22.ckpt [d69e1a23]

MEGAアップローダーリンク:

3.59 GB file on MEGA
トレント用マグネットリンク:(マグネットリンク🧲の使い方解説はコチラ) magnet:?xt=urn:btih:9d7aabfbac88940a0f93b076f3ce30bb4b06b7e8&dn=gape22_yiffy15.ckpt&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.opentrackr.org%3A1337%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2F9.rarbg.com%3A2810%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.openbittorrent.com%3A6969%2Fannounce&tr=http%3A%2F%2Ftracker.openbittorrent.com%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fopentracker.i2p.rocks%3A6969%2Fannounce&tr=https%3A%2F%2Fopentracker.i2p.rocks%3A443%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.torrent.eu.org%3A451%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.tiny-vps.com%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.pomf.se%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fp4p.arenabg.com%3A1337%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fopen.stealth.si%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fopen.demonii.com%3A1337%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fmovies.zsw.ca%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fipv4.tracker.harry.lu%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fexplodie.org%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fexodus.desync.com%3A6969%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fbt.oiyo.tk%3A6969%2Fannounce&tr=https%3A%2F%2Ftracker.nanoha.org%3A443%2Fannounce&tr=https%3A%2F%2Ftracker.lilithraws.org%3A443%2Fannounce&tr=https%3A%2F%2Ftr.burnabyhighstar.com%3A443%2Fannounce&tr=http%3A%2F%2Ftracker.bt4g.com%3A2095%2Fannounce

Zeipher (.ckptファイルダウンロード先と簡単な解説)

解剖学的観点から身体を高皮質に出力できるモデルです。

主に女性の画像を学習元に利用したようです。

公式サイトはhttps://ai.zeipher.comでしたが閉鎖済みです。hugging🤗経由でダウンロードができます。

Zeipher f222

f222.ckpt

huggingface🤗:

acheong08/f222 at main
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トレント用マグネットリンク:(マグネットリンク🧲の使い方解説はコチラ) magnet:?xt=urn:btih:GR3IGMJDPJPW3B4WRT5B7SAN7CEBHWSZ&dn=f222&tr=http%3A%2F%2Ftracker.openbittorrent.com%2Fannounce

Zeipher f111

f111.ckpt

huggingface🤗:

Reachout/F111 at main
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トレント用マグネットリンク:(マグネットリンク🧲の使い方解説はコチラ) magnet:?xt=urn:btih:PVTASWQ5GXC4NXGKAZU5LVXJZX3PR6R2&dn=r34_150k_epoch0.ckpt&xl=11142098457&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.pomf.se%3A80%2Fannounce

3DKX_1.0b(有志によるZeipherの後継 .ckpt & .safetensorダウンロード)

リアル系の身体描写用のモデルです。

z111,z222は公式リリースが既に中止されているため、後継は有志作成の派生版 3DKXモデルです。
(Zeipherモデルはトレントで今も入手できるけども)

ckpt,safetensorの2種類でリリースされていますが、おそらく同一のモデルです。

効果的なプロンプト使用法が記されているので、使い方の説明をよく読んで使用しましょう。
一部以下に翻訳した上で抜粋します。

3Dキャラクターにもっと「漫画」的な顔を描写したい場合は、「3d cartoon of」でプロンプトを開始し、古典的な3Dレンダリング的な描写が必要な場合は「a 3d render of」と冒頭に書きましょう。

推奨解像度が1152×768以上という高解像度向けモデルでもあります。

3DKX_1.0b.safetensors
SHA256(なぜSHA256を書くのかコチラで解説
1d45c7c094cf7d75b6703c503cea35dbbb3f1f034c55d6b062abf94ed3b58f8d

huggingface🤗:

3DKX_1.0b.safetensors · unvailai/3DKX_1.0b at main
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R34(.ckptのダウンロード先と解説)

初期バージョンでは「rule34.xxx. 」というサイトの画像150,000枚からトレーニングをしたとありますが、e4でもその設定なのかは分かりません・

r34_e4.ckpt [6e45cf2c]

おそらく4エポック目のモデルです。

r34_e4.ckpt [6e45cf2c]

MEGAアップローダーリンク:
https://mega.nz/file/yJgDUCzA#zOD2yeE6QLBqPEjEpIi2b4FWOlb64yVUveOd_eW6teI

トレント用マグネットリンク:(マグネットリンク🧲の使い方解説はコチラ)
magnet:?xt=urn:btih:ed9f0e3f849d7119107ef4e072c6abeb129e1a51&dn=r34_e4.ckpt&tr=udp%3a%2f%2ftracker.opentrackr.org%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2f9.rarbg.com%3a2810%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.openbittorrent.com%3a6969%2fannounce&tr=http%3a%2f%2ftracker.openbittorrent.com%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopentracker.i2p.rocks%3a6969%2fannounce&tr=https%3a%2f%2fopentracker.i2p.rocks%3a443%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopen.stealth.si%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.torrent.eu.org%3a451%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker2.dler.org%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.tiny-vps.com%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.moeking.me%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.dler.org%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fpublic.tracker.vraphim.com%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fp4p.arenabg.com%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopen.demonii.com%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fmovies.zsw.ca%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fipv4.tracker.harry.lu%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ffe.dealclub.de%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fexplodie.org%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fexodus.desync.com%3a6969%2fannounce

EVT(ピクシブ学習モデル.ckptダウンロード先)

学習元画像の大半はpixivAI crawlerを使用し、pixiv デイリー ランキングをから収集したもので、いくつかのNSFWアニメの画像も混ぜています。

Evt_V4_e10_ema(ckpt&safetensorsダウンロード)

EVT_V3よりも大きなデータセットを用いて学習を行ったピクシブモデルです。

ACertaintyとのコサインの類似性(超ざっくり言うと、モデルがどれだけ似ているかの指標)は85%に達します。

Evt_V4_e10_ema.safetensors
SHA256なぜSHA256を書くのかコチラで解説
df38895c169fb86326ed2bf612c155a947660d6e0e7efe89299dc3486d112cdd

huggingface🤗公式:

Evt_V4_e10_ema.safetensors · haor/Evt_V4-preview at main
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EVT_V3

EVT_V2を元にして、35467枚の画像を使用して微調整を行ったモデルです。

20エポック学習しました。

Evt_V3_ema.ckpt
SHA256
af99db519a64052f13daf3e714ab0298fb74f78d552c6acca487a5463d9152d7

huggingface🤗公式:

haor/Evt_V3 · Hugging Face
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EVT_V2

15,000枚の画像(7,700枚の反転)を用いて追加学習したモデルです。

evt_v2-ema-pruned.ckpt

huggingface🤗公式:

haor/Evt_V2 · Hugging Face
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OrangeMixs

https://huggingface.co/WarriorMama777/OrangeMixs

マージによるモデルが色々整理されてレシピ込みでまとめられているリポジトリです。

AbyssOrangeMix v1

InstagramとF222を元に階層別マージを行ったモデルです。

モデルの選び方

  • _base : SFW😉(健全)
  • _Night : SFW ~ Soft NSFW🥰(健全〜エロ)
  • _half : SFW ~ NSFW👄(健全〜エロ バランス良く)
  • 分類なし(unlabeled) : SFW ~ HARDCORE ~🤯 (健全から激しいのまで)
    • ex)AbyssOrangeMix, BloodOrangeMix…etc

ちなみに私のおすすめはAbyssOrangeMix_Nightです。

huggingface🤗公式:

WarriorMama777/OrangeMixs · Hugging Face
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AbyssOrangeMix2(v2) safetensorsモデルのダウンロードと解説

https://huggingface.co/WarriorMama777/OrangeMixs/tree/main/AbyssOrangeMix2

AbyssOrangeMix2は、高品質で非常にリアルなイラストを生成できるAIモデルです。

精巧かつ緻密なイラストを生成することが可能です。

Basil_Mixを元にしました。(バジルモデルについては下で解説してます。)

モデルの選び方

  • _sfw : SFW(健全)
  • _nsfw : SFW ~ ソフトなNSFW
  • _hard : SFW ~ ハード なNSFW
検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

ここでは、
AbyssOrangeMix2_hard.safetensors, AbyssOrangeMix2_nsfw.safetensors, AbyssOrangeMix2_sfw.safetensors
の比較をしてみます。

生成するのが全年齢対象絵のためnsfw系モデルたちの強みを活かしきれていませんが、、、

huggingface🤗公式:

WarriorMama777/OrangeMixs at main
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AbyssOrangeMix3 ダウンロード先

https://huggingface.co/WarriorMama777/OrangeMixs#aom3

AbyssOrangeMixシリーズのv3とv3.1がリリースされました。

huggingface🤗公式:

WarriorMama777/OrangeMixs at main
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7th_Layer

同じく2ch発。

階層別マージによるモデルです。

階層別マージが沼すぎて、メイドインアビスの大穴、アビスになぞらえたニキに従い、深界7層を意味する「7th_Layer」と名付けられました。

同一のプロンプトで、以下のモデルにおける生成差異を比較してみました。

  • Abyss_7th_layer(無印・G1)
  • 7th layer Abyss_7th_anime_v1.1
  • Abyss_7th_anime_v2(A ・B・C・G)
  • Abyss_7th_anime_v3(A ・B・C)

再検証XY Plot用モデル一覧

Abyss_7th_layer.ckpt,abyss_7th_layerG1.ckpt,7th_anime_v1.1.safetensors, 7th_anime_v2_A.safetensors, 7th_anime_v2_B.safetensors, 7th_anime_v2_C.safetensors, 7th_anime_v2_G.safetensors, 7th_anime_v3_A.safetensors, 7th_anime_v3_B.safetensors, 7th_anime_v3_C.safetensors

追記:7th_anime v3.1(test)が公開されました

  • 7th_anime_3.1_A
  • 7th_anime_3.1_B
  • 7th_anime_3.1_C
  • 7th_anime_3.1_Cg

一例として私の好みのBシリーズのハッシュ値を載せてます。

Abyss_7th_anime_v1.1.ckpt
SHA256(なぜSHA256を書くのかコチラで解説
44c6b3500ed899a12d8e8b42c305c5337a113dbb2553d2ec00bf451ca8abcc63

7th_anime_v2_B.safetensors
SHA256: 2c9d275950c4ece638cafb3337c07acd74bf4d60592015850a0aa6a5098e3113

7th_anime_v3_B.safetensors
SHA256: b000309cca90b8abac36f7ca0b21abf376cf340a59292ec994718625c22f5272

7th_anime_3.1_B.ckpt
SHA256: 
9601f375ee53cdc1d07b0fe8340a6ddd950216b9f6900994d4ef598c7f3bd8cd

huggingface🤗公式:
v3までの配布ページ

syaimu/7th_Layer at main
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v3.1(test)配布ページ
syaimu/7th_test at main
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Basil_mix (ckptファイルダウンロード先&解説)

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

かなりが肌の質感などが美しい。

  • リアル系の質感
  • アジア系の人物の顔を描写
  • ダンブールのタグを使用したプロンプトに対する応答性が高い

推奨事項は以下の3点。

  1. VAEにStabilityAIの「vae-ft-mse-840000」を用いること
  2. プロンプトはなるべくシンプルな方が良い
  3. 品質タグとネガティブプロンプトが大量にあると画像に悪影響を及ぼす可能性

basil_mix.ckpt
SHA256(なぜSHA256を書くのかコチラで解説
bbf07e3a1c3482c138d096f7dcdb4581a2aa573b74a68ba0906c7b657942f1c2

huggingface🤗公式:

basil mix.ckpt · nuigurumi/basil_mix at main
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ChilloutMix(モデルダウンロード先&解説)

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

かなりが肌の質感などが美しく、顔も実にアジア。

  • リアル系の質感
  • アジア系の人物の顔を描写

chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.safetensors
SHA256(なぜSHA256を書くのかコチラで解説
fc2511737a54c5e80b89ab03e0ab4b98d051ab187f92860f3cd664dc9d08b271

huggingface🤗:

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BARシリーズ-Beautiful Realistic Asians-(ダウンウンロード先&解説)

BARv5

検証用共通プロンプトで出力してみた画像と所感

かなりが肌の質感などが美しく、指も高品質。

顔も実にアジア

  • リアル系の質感
  • アジア系の人物の顔を描写

BRAV5finalfp16.safetensors
SHA256(なぜSHA256を書くのかコチラで解説
ac68270450051ac4da9577c622cd45774d19d2c1adf2bda339515daee141e5bc

huggingface🤗:

BRAV5finalfp16.safetensors · BanKaiPls/AsianModel at main
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