基于Stable Diffusion的吉卜力风格AI绘画模型 助力创作动画电影般艺术作品
Ghibli-Diffusion是一款基于Stable Diffusion并经吉卜力动画风格训练的AI模型。通过在提示词中添加'ghibli style',可生成具有吉卜力特色艺术风格的图像。该模型支持人物、动物、汽车和风景等多种场景创作,基于diffusers框架开发,采用CreativeML OpenRAIL-M开源协议。开发者可通过Python调用,快速生成高质量的吉卜力风格插画。
Ghibli-Diffusion是一个基于Stable Diffusion模型微调的文本到图像生成模型,专门训练用于生成吉卜力工作室风格的动画图像。这个项目由AI艺术家nitrosocke开发,旨在为用户提供一种生成吉卜力风格图像的便捷工具。
吉卜力风格: 该模型通过对现代吉卜力工作室动画电影的图像进行训练,能够生成具有鲜明吉卜力风格的图像。
多样化内容: 模型可以生成各种类型的图像,包括人物、动物、汽车、风景等。
简单使用: 用户只需在提示词中加入"ghibli style"即可激活吉卜力风格效果。
高质量输出: 生成的图像具有高度的细节和艺术性,能够很好地捕捉吉卜力动画的独特魅力。
使用Ghibli-Diffusion模型非常简单。用户可以通过Python代码或者Hugging Face提供的在线演示界面来生成图像。以下是一个简单的Python代码示例:
from diffusers import StableDiffusionPipeline import torch model_id = "nitrosocke/Ghibli-Diffusion" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16) pipe = pipe.to("cuda") prompt = "ghibli style magical princess with golden hair" image = pipe(prompt).images[0] image.save("./magical_princess.png")
Ghibli-Diffusion模型使用了基于diffusers的dreambooth训练方法,采用了prior-preservation loss和train-text-encoder标志,共进行了15,000步的训练。这种训练方法确保了模型能够准确捕捉吉卜力风格的特征,同时保持了原始Stable Diffusion模型的多样性和创造力。
项目页面展示了多个使用Ghibli-Diffusion生成的图像示例,包括:
这些示例充分展示了模型在不同场景和主题下的表现能力。
Ghibli-Diffusion采用CreativeML OpenRAIL-M许可证。这意味着该模型可以自由使用,但有一些限制条件:
Ghibli-Diffusion为吉卜力动画爱好者和AI艺术创作者提供了一个强大的工具。通过简单的文本提示,用户可以轻松创建具有吉卜力风格的独特图像,为个人创作、设计项目或者娱乐提供了新的可能性。
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