Inkpunk-Diffusion on Hugging Face vs mo-di-diffusion on Hugging Face

Inkpunk-Diffusion é um checkpoint do Stable Diffusion ajustado com Dreambooth no Hugging Face que gera ilustrações ousadas em tinta e neon. Adicione o token de ativação nvinkpunk ao seu prompt e obtenha um visual influenciado por Gorillaz, FLCL e arte conceitual de Yoji Shinkawa. Os pesos são distribuídos sob a licença CreativeML OpenRAIL-M e funcionam através do pipeline padrão de texto para imagem do Diffusers.

Checkpoints SD de uso geral produzem saída fotorrealista por padrão. Inkpunk-Diffusion restringe a estética para traços estilizados e paletas de cores saturadas, razão pela qual mais de 100 Spaces do Hugging Face e adaptadores da comunidade são baseados nele. Você pode carregá-lo localmente com Diffusers, abrir o Space demo no Gradio ou importar para Draw Things e DiffusionBee sem precisar treinar seu próprio LoRA.

A ficha técnica do modelo inclui notebooks Colab e Kaggle, além de imagens de exemplo no repositório. Os downloads chegam a cerca de 400 por mês com 988 curtidas da comunidade no Hub. Provedores de Inferência ainda não o hospedam, então você deve executá-lo em sua própria GPU, em um aplicativo local ou em um Space do Hugging Face.

mo-di-diffusion é um checkpoint do Stable Diffusion 1.5 ajustado no Hugging Face que gera personagens e cenas com um visual de filme de animação moderno. O criador nitrosocke treinou-o com capturas de tela de um estúdio de animação popular usando DreamBooth com perda de preservação prévia e treinamento do codificador de texto por mais de 9.000 etapas. Adicione o token modern disney style ao seu prompt para ativar a estética.

Os checkpoints gerais do SD 1.5 visam o fotorrealismo ou estilos amplos de ilustração. mo-di-diffusion foca fortemente naquele visual brilhante de animação de personagens, razão pela qual os prompts de exemplo para heróis de jogos, animais e paisagens são todos cinematográficos em vez de fotográficos. Os pesos carregam através do pipeline padrão Diffusers StableDiffusionPipeline, então você pode executá-lo localmente, no Colab ou dentro do Hugging Face Spaces sem uma API proprietária.

Artistas, entusiastas e desenvolvedores que experimentam conceitos de personagens usam mo-di-diffusion quando querem renderizações próximas ao estilo Disney sem encomendar treinamento personalizado do modelo. A ficha do modelo inclui código de exemplo em Python, links para demos Gradio e notas sobre opções de exportação ONNX, MPS e FLAX. É gratuito para download sob a licença CreativeML OpenRAIL-M com uso comercial permitido sujeito às restrições de danos da licença.