Humans AI绘图模型,十年筹备,构建最强普通人群面容绘画大模型

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Humans 大模型旨在生成正常人的照片逼真图像。大多数SD模型只能产生美丽的人。这个模型不是那些,你会得到痤疮、痣、乱糟糟的头发、歪歪的牙齿、皱纹等各种普通人。

简短版本:

有数以千计的触发词可以在Qpipi找到【2197个tag】Humans 人类大模型专用AI绘图标签术语,或者有关基于频率的排序列表,请参阅此处【49719条】Humans Token Counts 人类AI绘图大模型频率排序表

要知道的大问题是“脸”这个词。数据集的很大一部分都有人脸,并且它们都用人脸标记。用它来拍摄脸部,没有它,您将获得更远的照片,通常是肖像。该模型可以很好地处理简单以及比普通SD模型更复杂的提示。即使有相同的提示,它也会产生从种子到种子的巨大差异。接受过不同纵横比的 [328、512、640、768、896] 桶尺寸的培训,并且应该能够在没有任何高分辨率修复的情况下生成这些尺寸的图像。

长版本:

数据集:我已经构建这个数据集大约十年了。它拥有大约 100k(并且还在增长)精心策划、平衡和标记的图像,目的是消除生成 AI 模型中的偏见。它是多年来为我创建的各种产品构建和添加的,我认为将稳定扩散扔给它会很好。该数据集被设计为大多数正常人,尽管其中也有一些美丽的人。我一直试图让它尽可能与普通人群保持平衡,希望从这个模型可以生成的图像中可以明显看出这一点。数据集中有很多人脸,它们被标记为关键字“脸”,以帮助触发或不触发面部特写。如果只有面部,大约一半的数据集,我正在努力平衡这一点,为版本 2 提供更多的人像、头像和全身照片。

标签: 多年来,标签部分是手工完成的,但最近主要由BLIP2完成。除了标准的 BLIP2 标题外,我还为人们的照片创建了一个自定义关键字列表,用于标记库。

您可以在此处找到此关键字列表:【2197个tag】Humans 人类大模型专用AI绘图标签术语

它主要是在 GPT-4 的帮助下制作的,我计划在版本 2 中手动修剪和改进它。我还计划很快发布我的标记代码,但如果您愿意,熟悉自定义询问器的人可能会使用它。标签过程的主要目的是彻底描述人。大多数SD模型只会做老年人,年轻人,男人,女人,头发颜色,也许还有种族。我希望能够对鼻子形状、颧骨深度、肤色、国籍、眼睛形状、发型和非常细微的细节进行细节,到目前为止,我对结果非常满意。该模型现在知道人脸的微妙细节。这应该有助于创建嵌入(文本反转),因为模型将知道如何创建面部的这些独特特征,它们只需要由嵌入触发。

下一步是什么: 这是版本 1,实际上是 alpha 版本。我仍在努力,希望版本 2 会令人振奋。我已经在训练它,并改进数据集。目前,这个在某些细节上并不完美。眼睛可以变坏,牙齿也可以,至少比预期的要多。训练这需要一些时间,我计划这样做,并添加更多种类的正常人的图像类型。

您当前的 LoRA 和嵌入: 是的。。你的 LoRA 在只能创造美人的模型上训练的漂亮人在这里不会以同样的方式工作.您可能会得到一张他们后林表亲的照片,而不是预期的主题,这很有趣。试一试。

我希望你喜欢使用它,就像我喜欢创造它一样!如果您有任何问题或建议,请随时分享。享受创造惊人图像的乐趣!🎨

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