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注：本图来自官方
开源公告：Ghibli Diffusion模型发布
一、模型简介
Ghibli Diffusion模型正式开源！这是一个经过精细微调的Stable Diffusion模型，它基于吉卜力工作室（Studio Ghibli）现代动画长片的图像进行训练。通过在提示词中加入“ghibli style”，用户能够生成具有吉卜力风格的独特图像。
二、模型应用示例
（一）多样化的渲染内容
该模型可以渲染出各种风格的图像，包括角色、汽车、动物和风景等。例如，有美丽的加勒比海滩热带日落景观，以及冰原、白色山脉、北极光和星空等带有低地平线的北方景色。在生成这些图像时，还可设置负向提示词，如“soft blurry”，以避免生成模糊的图像。
（二）特定对象的生成示例
风暴兵（Storm Trooper）：使用“ghibli style (storm trooper)”作为提示词，负向提示词为“(bad anatomy)”，并设置步数为20、采样器为DPM++ 2M Karras、CFG比例为7、种子数为3450349066、尺寸为512x704，即可生成具有吉卜力风格的风暴兵图像。
大众甲壳虫（VW Beetle）：提示词为“ghibli style VW beetle”，负向提示词设为“soft blurry”，步数30、采样器为Euler a、CFG比例为7、种子数为1529856912、尺寸为704x512，能生成吉卜力风格的大众甲壳虫图像。
三、模型训练细节
此模型由ShivamShrirao采用基于diffusers的DreamBooth训练方法，结合先验保留损失（prior - preservation loss）和训练文本编码器标志（train - text - encoder flag），经过15000步训练而成。
四、使用方法
Ghibli Diffusion模型的使用方式与其他Stable Diffusion模型相同。以下是一个简单的Python代码示例，展示如何使用该模型生成图像：
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")
五、模型扩展
该模型支持导出为ONNX、MPS和/或FLAX/JAX格式，方便用户在不同的环境和应用中使用。
六、支持与反馈
让我们一起利用Ghibli Diffusion模型，开启充满创意的图像生成之旅！