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

Inkpunk-Diffusion 是一个在 Hugging Face 上的 Dreambooth 微调 Stable Diffusion 检查点，能够生成大胆的墨水与霓虹插画。将触发词 nvinkpunk 添加到你的提示词中，即可获得受 Gorillaz、FLCL 和 Yoji Shinkawa 概念艺术影响的风格。该权重在 CreativeML OpenRAIL-M 许可证下发布，并通过标准的 Diffusers 文本到图像管线运行。

通用的 SD 检查点默认生成照片级真实感的输出。Inkpunk-Diffusion 将美学聚焦于风格化的线条和饱和的色彩调色板，这也是为什么有超过 100 个 Hugging Face Spaces 和社区适配器基于它构建。你可以使用 Diffusers 在本地加载，打开 Gradio 演示 Space，或导入到 Draw Things 和 DiffusionBee，无需训练自己的 LoRA。

模型卡包含 Colab 和 Kaggle 笔记本以及仓库中的示例图片。下载量约为每月 400 次，Hub 上有 988 个社区点赞。推理服务提供商尚未托管该模型，因此你需要在自己的 GPU、本地应用或 Hugging Face Space 上运行。

mo-di-diffusion 是一个在 Hugging Face 上微调的 Stable Diffusion 1.5 检查点，能够渲染具有现代动画电影风格的角色和场景。创作者 nitrosocke 使用 DreamBooth 对来自一家知名动画工作室的截图进行了训练，采用了先验保持损失和文本编码器训练，训练步数超过 9,000 步。将提示词中加入 modern disney style 令牌即可触发该美学效果。

通用的 SD 1.5 检查点旨在实现照片级真实感或广泛的插画风格。mo-di-diffusion 则专注于那种光滑的角色动画外观，这也是为什么游戏英雄、动物和风景的示例提示都偏向电影感而非摄影感。权重通过标准的 Diffusers StableDiffusionPipeline 加载，因此您可以在本地、Colab 或 Hugging Face Spaces 中运行，无需专有 API。

艺术家、爱好者和开发者在尝试角色概念时会使用 mo-di-diffusion，当他们希望获得类似迪士尼风格的渲染效果而不想委托定制模型训练时。模型卡附带 Python 示例代码、Gradio 演示链接，并注明了 ONNX、MPS 和 FLAX 导出选项。该模型可免费下载，采用 CreativeML OpenRAIL-M 许可证，允许商业使用，但需遵守许可证中的危害限制。