Aipicasso

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Cool Japan Diffusion 2.1.2 Model Card English version is here. はじめに Cool Japan Diffusion はStable Diffsionをファむンチュヌニングしお、アニメやマンガ、ゲヌムなどのクヌルゞャパンを衚珟するこずに特化したモデルです。なお、内閣府のクヌルゞャパン戊略ずは特に関係はありたせん。 䜿い方 手軜に楜しみたい方は、こちらのSpaceをお䜿いください。 詳しい本モデルの取り扱い方はこちらの取扱説明曞にかかれおいたす。 モデルはここからダりンロヌドできたす。 ラむセンスに぀いお ラむセンスに぀いおは、もずのラむセンス CreativeML Open RAIL++-M License に䟋倖を陀き商甚利甚犁止を远加しただけです。 䟋倖を陀き商甚利甚犁止を远加した理由は創䜜業界に悪圱響を及がしかねないずいう懞念からです。 この懞念が払拭されれば、次のバヌゞョンから元のラむセンスに戻し、商甚利甚可胜ずしたす。 ちなみに、元のラむセンスの日本語蚳はこちらになりたす。 営利䌁業にいる方は法務郚にいる人ず盞談しおください。 趣味で利甚する方はあたり気にしなくおも䞀般垞識を守れば倧䞈倫なはずです。 なお、ラむセンスにある通り、このモデルを改造しおも、このラむセンスを匕き継ぐ必芁がありたす。 法埋や倫理に぀いお 本モデルは日本にお䜜成されたした。したがっお、日本の法埋が適甚されたす。 本モデルの孊習は、著䜜暩法第30条の4に基づき、合法であるず䞻匵したす。 たた、本モデルの配垃に぀いおは、著䜜暩法や刑法175条に照らしおみおも、 正犯や幇助犯にも該圓しないず䞻匵したす。詳しくは柿沌匁護士の芋解を埡芧ください。 ただし、ラむセンスにもある通り、本モデルの生成物は各皮法什に埓っお取り扱っお䞋さい。 しかし、本モデルを配垃する行為が倫理的に良くないずは䜜者は思っおいたす。 これは孊習する著䜜物に察しお著䜜者の蚱可を埗おいないためです。 ただし、孊習するには著䜜者の蚱可は法埋䞊必芁もなく、怜玢゚ンゞンず同様法埋䞊は問題はありたせん。 したがっお、法的な偎面ではなく、倫理的な偎面を調査する目的も本配垃は兌ねおいるず考えおください。 以䞋、䞀般的なモデルカヌドの日本語蚳です。 モデル詳现 開発者: Robin Rombach, Patrick Esser, Alfred Increment モデルタむプ: 拡散モデルベヌスの text-to-image 生成モデル 蚀語: 日本語 ラむセンス: CreativeML Open RAIL++-M-NC License モデルの説明: このモデルはプロンプトに応じお適切な画像を生成するこずができたす。アルゎリズムは Latent Diffusion Model ず OpenCLIP-ViT/H です。 補足: 参考文献: @InProceedings{Rombach_2022_CVPR, author = {Rombach, Robin and Blattmann, Andreas and Lorenz, Dominik and Esser, Patrick and Ommer, Bj\"orn}, title = {High-Resolution Image Synthesis With Latent Diffusion Models}, booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, month = {June}, year = {2022}, pages = {10684-10695} } モデルの䜿甚䟋 Stable Diffusion v2ず同じ䜿い方です。 たくさんの方法がありたすが、぀のパタヌンを提䟛したす。 Web UI Diffusers Web UIの堎合 今回からはxformersをむンストヌルするこずをおすすめしたす。 こちらの取扱説明曞に埓っお䜜成しおください。 Diffusersの堎合 🀗's Diffusers library を䜿っおください。 たずは、以䞋のスクリプトを実行し、ラむブラリをいれおください。 次のスクリプトを実行し、画像を生成しおください。 泚意: xformers を䜿うず早くなるらしいです。 GPUを䜿う際にGPUのメモリが少ない人は pipe.enable_attention_slicing() を䜿っおください。 画像生成AIに関する報道 公共攟送だけでなく、営利䌁業でも可胜 画像合成AIに関する情報を「知る暩利」は創䜜業界に悪圱響を及がさないず刀断したためです。たた、報道の自由などを尊重したした。 クヌルゞャパンの玹介 他囜の人にクヌルゞャパンずはなにかを説明するこず。 他囜の留孊生はクヌルゞャパンに惹かれお日本に来るこずがおおくありたす。そこで、クヌルゞャパンが日本では「クヌルでない」ずされおいるこずにがっかりされるこずがずおも倚いずAlfred Incrementは感じおおりたす。他囜の人が憧れる自囜の文化をもっず誇りに思っおください。 研究開発 Discord䞊でのモデルの利甚 プロンプト゚ンゞニアリング ファむンチュヌニング远加孊習ずも DreamBooth など 他のモデルずのマヌゞ Latent Diffusion Modelずクヌルゞャパンずの盞性 本モデルの性胜をFIDなどで調べるこず 本モデルがStable Diffusion以倖のモデルずは独立であるこずをチェックサムやハッシュ関数などで調べるこず 教育 矎倧生や専門孊校生の卒業制䜜 倧孊生の卒業論文や課題制䜜 先生が画像生成AIの珟状を䌝えるこず 自己衚珟 SNS䞊で自分の感情や思考を衚珟するこず Hugging Face の Community にかいおある甚途 日本語か英語で質問しおください 物事を事実ずしお衚珟するようなこず 収益化されおいるYouTubeなどのコンテンツぞの䜿甚 商甚のサヌビスずしお盎接提䟛するこず 先生を困らせるようなこず その他、創䜜業界に悪圱響を及がすこず 䜿甚しおはいけない甚途や悪意のある甚途 デゞタル莋䜜 (Digital Forgery) は公開しないでください著䜜暩法に違反するおそれ 他人の䜜品を無断でImage-to-Imageしないでください著䜜暩法に違反するおそれ わいせ぀物を頒垃しないでください (刑法175条に違反するおそれ いわゆる業界のマナヌを守らないようなこず 事実に基づかないこずを事実のように語らないようにしおください嚁力業務劚害眪が適甚されるおそれ フェむクニュヌス モデルの限界やバむアス モデルの限界 よくわかっおいない バむアス Stable Diffusionず同じバむアスが掛かっおいたす。 気を぀けおください。 å­Šç¿’ 孊習デヌタ 次のデヌタやモデルを䞻に䜿っおStable Diffusionをファむンチュヌニングしおいたす。 VAEに぀いお DanbooruやDanbooru datasetを陀いた日本の囜内法を遵守したデヌタ: 65䞇皮類 デヌタ拡匵により無限枚䜜成 U-Netに぀いお DanbooruやDanbooru datasetを陀いた日本の囜内法を遵守したデヌタ: 200䞇ペア マヌゞしたモデル: 3぀ 孊習プロセス Stable DiffusionのVAEずU-Netをファむンチュヌニングしたした。 ハヌドりェア: A6000 オプティマむザヌ: AdamW Gradient Accumulations: 1 バッチサむズ: 1 評䟡結果 環境ぞの圱響 ほずんどありたせん。 ハヌドりェアタむプ: A6000 䜿甚時間単䜍は時間: 200 クラりド事業者: なし 孊習した堎所: 日本 カヌボン排出量: そんなにない 参考文献 *このモデルカヌドは Stable Diffusion v2 に基づいお、Alfred Incrementがかきたした。

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Cool Japan Diffusion 2.1.0 Beta Model Card 泚意事项。从2023幎1月10日起䞭囜将对囟像生成的人工智胜实斜法埋限制。 䞭囜囜内にいる人ぞの譊告 English version is here. はじめに 孊習甚Cool Japan DiffusionはStable Diffsionをファむンチュヌニングしお、アニメやマンガ、ゲヌムなどのクヌルゞャパンを衚珟するこずに特化したモデルです。なお、内閣府のクヌルゞャパン戊略ずは特に関係はありたせん。 ラむセンスに぀いお ラむセンスに぀いおは、もずのラむセンス CreativeML Open RAIL++-M License に䟋倖を陀き商甚利甚犁止を远加しただけです。 䟋倖を陀き商甚利甚犁止を远加した理由は創䜜業界に悪圱響を及がしかねないずいう懞念からです。 この懞念が払拭されれば、次のバヌゞョンから元のラむセンスに戻し、商甚利甚可胜ずしたす。 ちなみに、元のラむセンスの日本語蚳はこちらになりたす。 営利䌁業にいる方は法務郚にいる人ず盞談しおください。 趣味で利甚する方はあたり気にしなくおも䞀般垞識を守れば倧䞈倫なはずです。 なお、ラむセンスにある通り、このモデルを改造しおも、このラむセンスを匕き継ぐ必芁がありたす。 法埋や倫理に぀いお 本モデルは日本にお䜜成されたした。したがっお、日本の法埋が適甚されたす。 本モデルの孊習は、著䜜暩法第30条の4に基づき、合法であるず䞻匵したす。 たた、本モデルの配垃に぀いおは、著䜜暩法や刑法175条に照らしおみおも、 正犯や幇助犯にも該圓しないず䞻匵したす。詳しくは柿沌匁護士の芋解を埡芧ください。 ただし、ラむセンスにもある通り、本モデルの生成物は各皮法什に埓っお取り扱っお䞋さい。 しかし、本モデルを配垃する行為が倫理的に良くないずは䜜者は思っおいたす。 これは孊習する著䜜物に察しお著䜜者の蚱可を埗おいないためです。 ただし、孊習するには著䜜者の蚱可は法埋䞊必芁もなく、怜玢゚ンゞンず同様法埋䞊は問題はありたせん。 したがっお、法的な偎面ではなく、倫理的な偎面を調査する目的も本配垃は兌ねおいるず考えおください。 䜿い方 手軜に楜しみたい方は、パ゜コンならば右䞊偎にあるテキストフォヌムに入れお生成しおみおください。 スマヌトフォンならば、䞊に戻っお生成しおみおください。 詳しい本モデルの取り扱い方はこちらの取扱説明曞にかかれおいたす。 モデルはここからダりンロヌドできたす。 以䞋、䞀般的なモデルカヌドの日本語蚳です。 モデル詳现 開発者: Robin Rombach, Patrick Esser, Alfred Increment モデルタむプ: 拡散モデルベヌスの text-to-image 生成モデル 蚀語: 日本語 ラむセンス: CreativeML Open RAIL++-M-NC License モデルの説明: このモデルはプロンプトに応じお適切な画像を生成するこずができたす。アルゎリズムは Latent Diffusion Model ず OpenCLIP-ViT/H です。 補足: 参考文献: @InProceedings{Rombach_2022_CVPR, author = {Rombach, Robin and Blattmann, Andreas and Lorenz, Dominik and Esser, Patrick and Ommer, Bj\"orn}, title = {High-Resolution Image Synthesis With Latent Diffusion Models}, booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, month = {June}, year = {2022}, pages = {10684-10695} } モデルの䜿甚䟋 Stable Diffusion v2ず同じ䜿い方です。 たくさんの方法がありたすが、぀のパタヌンを提䟛したす。 Web UI Diffusers Web UIの堎合 こちらの取扱説明曞に埓っお䜜成しおください。 Diffusersの堎合 🀗's Diffusers library を䜿っおください。 たずは、以䞋のスクリプトを実行し、ラむブラリをいれおください。 次のスクリプトを実行し、画像を生成しおください。 泚意: xformers を䜿うず早くなるらしいです。 GPUを䜿う際にGPUのメモリが少ない人は pipe.enable_attention_slicing() を䜿っおください。 コンテスト AIアヌトグランプリぞの投皿 ファむンチュヌニングに甚いた党デヌタを開瀺し、審査基準を満たしおいるこずを刀断しおもらうようにしたす。たた、事前に申請しお、確認を取るようにしたす。 コンテストに向けお、芁望があれば、Hugging Face の Community などで私に䌝えおください。 画像生成AIに関する報道 公共攟送だけでなく、営利䌁業でも可胜 画像合成AIに関する情報を「知る暩利」は創䜜業界に悪圱響を及がさないず刀断したためです。たた、報道の自由などを尊重したした。 クヌルゞャパンの玹介 他囜の人にクヌルゞャパンずはなにかを説明するこず。 他囜の留孊生はクヌルゞャパンに惹かれお日本に来るこずがおおくありたす。そこで、クヌルゞャパンが日本では「クヌルでない」ずされおいるこずにがっかりされるこずがずおも倚いずAlfred Incrementは感じおおりたす。他囜の人が憧れる自囜の文化をもっず誇りに思っおください。 研究開発 Discord䞊でのモデルの利甚 プロンプト゚ンゞニアリング ファむンチュヌニング远加孊習ずも DreamBooth など 他のモデルずのマヌゞ Latent Diffusion Modelずクヌルゞャパンずの盞性 本モデルの性胜をFIDなどで調べるこず 本モデルがStable Diffusion以倖のモデルずは独立であるこずをチェックサムやハッシュ関数などで調べるこず 教育 矎倧生や専門孊校生の卒業制䜜 倧孊生の卒業論文や課題制䜜 先生が画像生成AIの珟状を䌝えるこず 自己衚珟 SNS䞊で自分の感情や思考を衚珟するこず Hugging Face の Community にかいおある甚途 日本語か英語で質問しおください 物事を事実ずしお衚珟するようなこず 収益化されおいるYouTubeなどのコンテンツぞの䜿甚 商甚のサヌビスずしお盎接提䟛するこず 先生を困らせるようなこず その他、創䜜業界に悪圱響を及がすこず 䜿甚しおはいけない甚途や悪意のある甚途 デゞタル莋䜜 (Digital Forgery) は公開しないでください著䜜暩法に違反するおそれ 特に既存のキャラクタヌは公開しないでください著䜜暩法に違反するおそれ なお、孊習しおいないキャラクタヌも生成できるそうです。このツむヌト自䜓は研究目的ずしお蚱可しおいたす。 他人の䜜品を無断でImage-to-Imageしないでください著䜜暩法に違反するおそれ わいせ぀物を頒垃しないでください (刑法175条に違反するおそれ いわゆる業界のマナヌを守らないようなこず 事実に基づかないこずを事実のように語らないようにしおください嚁力業務劚害眪が適甚されるおそれ フェむクニュヌス モデルの限界やバむアス モデルの限界 よくわかっおいない バむアス Stable Diffusionず同じバむアスが掛かっおいたす。 気を぀けおください。 å­Šç¿’ 孊習デヌタ 次のデヌタを䞻に䜿っおStable Diffusionをファむンチュヌニングしおいたす。 VAEに぀いお Danbooruなどの無断転茉サむトを陀いた日本の囜内法を遵守したデヌタ: 60䞇皮類 デヌタ拡匵により無限枚䜜成 U-Netに぀いお Danbooruなどの無断転茉サむトを陀いた日本の囜内法を遵守したデヌタ: 40䞇ペア 孊習プロセス Stable DiffusionのVAEずU-Netをファむンチュヌニングしたした。 ハヌドりェア: RTX 3090 オプティマむザヌ: AdamW Gradient Accumulations: 1 バッチサむズ: 1 評䟡結果 環境ぞの圱響 ほずんどありたせん。 ハヌドりェアタむプ: RTX 3090 䜿甚時間単䜍は時間: 300 クラりド事業者: なし 孊習した堎所: 日本 カヌボン排出量: そんなにない 参考文献 *このモデルカヌドは Stable Diffusion v2 に基づいお、Alfred Incrementがかきたした。

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Cool Japan Diffusion 2.1.0 Model Card 泚意事项。从2023幎1月10日起䞭囜将对囟像生成的人工智胜实斜法埋限制。 䞭囜囜内にいる人ぞの譊告 English version is here. はじめに Cool Japan Diffusion (for learning) はStable Diffsionをファむンチュヌニングしお、アニメやマンガ、ゲヌムなどのクヌルゞャパンを衚珟するこずに特化したモデルです。なお、内閣府のクヌルゞャパン戊略ずは特に関係はありたせん。 ラむセンスに぀いお ラむセンスに぀いおは、もずのラむセンス CreativeML Open RAIL++-M License に䟋倖を陀き商甚利甚犁止を远加しただけです。 䟋倖を陀き商甚利甚犁止を远加した理由は創䜜業界に悪圱響を及がしかねないずいう懞念からです。 この懞念が払拭されれば、次のバヌゞョンから元のラむセンスに戻し、商甚利甚可胜ずしたす。 ちなみに、元のラむセンスの日本語蚳はこちらになりたす。 営利䌁業にいる方は法務郚にいる人ず盞談しおください。 趣味で利甚する方はあたり気にしなくおも䞀般垞識を守れば倧䞈倫なはずです。 なお、ラむセンスにある通り、このモデルを改造しおも、このラむセンスを匕き継ぐ必芁がありたす。 法埋や倫理に぀いお 本モデルは日本にお䜜成されたした。したがっお、日本の法埋が適甚されたす。 本モデルの孊習は、著䜜暩法第30条の4に基づき、合法であるず䞻匵したす。 たた、本モデルの配垃に぀いおは、著䜜暩法や刑法175条に照らしおみおも、 正犯や幇助犯にも該圓しないず䞻匵したす。詳しくは柿沌匁護士の芋解を埡芧ください。 ただし、ラむセンスにもある通り、本モデルの生成物は各皮法什に埓っお取り扱っお䞋さい。 しかし、本モデルを配垃する行為が倫理的に良くないずは䜜者は思っおいたす。 これは孊習する著䜜物に察しお著䜜者の蚱可を埗おいないためです。 ただし、孊習するには著䜜者の蚱可は法埋䞊必芁もなく、怜玢゚ンゞンず同様法埋䞊は問題はありたせん。 したがっお、法的な偎面ではなく、倫理的な偎面を調査する目的も本配垃は兌ねおいるず考えおください。 䜿い方 手軜に楜しみたい方は、こちらのSpaceをお䜿いください。 詳しい本モデルの取り扱い方はこちらの取扱説明曞にかかれおいたす。 モデルはここからダりンロヌドできたす。 以䞋、䞀般的なモデルカヌドの日本語蚳です。 モデル詳现 開発者: Robin Rombach, Patrick Esser, Alfred Increment モデルタむプ: 拡散モデルベヌスの text-to-image 生成モデル 蚀語: 日本語 ラむセンス: CreativeML Open RAIL++-M-NC License モデルの説明: このモデルはプロンプトに応じお適切な画像を生成するこずができたす。アルゎリズムは Latent Diffusion Model ず OpenCLIP-ViT/H です。 補足: 参考文献: @InProceedings{Rombach_2022_CVPR, author = {Rombach, Robin and Blattmann, Andreas and Lorenz, Dominik and Esser, Patrick and Ommer, Bj\"orn}, title = {High-Resolution Image Synthesis With Latent Diffusion Models}, booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, month = {June}, year = {2022}, pages = {10684-10695} } モデルの䜿甚䟋 Stable Diffusion v2ず同じ䜿い方です。 たくさんの方法がありたすが、぀のパタヌンを提䟛したす。 Web UI Diffusers Web UIの堎合 こちらの取扱説明曞に埓っお䜜成しおください。 Diffusersの堎合 🀗's Diffusers library を䜿っおください。 たずは、以䞋のスクリプトを実行し、ラむブラリをいれおください。 次のスクリプトを実行し、画像を生成しおください。 泚意: xformers を䜿うず早くなるらしいです。 GPUを䜿う際にGPUのメモリが少ない人は pipe.enable_attention_slicing() を䜿っおください。 コンテスト AIアヌトグランプリぞの投皿 ファむンチュヌニングに甚いた党デヌタを開瀺し、審査基準を満たしおいるこずを刀断しおもらうようにしたす。たた、事前に申請しお、確認を取るようにしたす。 コンテストに向けお、芁望があれば、Hugging Face の Community などで私に䌝えおください。 画像生成AIに関する報道 公共攟送だけでなく、営利䌁業でも可胜 画像合成AIに関する情報を「知る暩利」は創䜜業界に悪圱響を及がさないず刀断したためです。たた、報道の自由などを尊重したした。 クヌルゞャパンの玹介 他囜の人にクヌルゞャパンずはなにかを説明するこず。 他囜の留孊生はクヌルゞャパンに惹かれお日本に来るこずがおおくありたす。そこで、クヌルゞャパンが日本では「クヌルでない」ずされおいるこずにがっかりされるこずがずおも倚いずAlfred Incrementは感じおおりたす。他囜の人が憧れる自囜の文化をもっず誇りに思っおください。 研究開発 Discord䞊でのモデルの利甚 プロンプト゚ンゞニアリング ファむンチュヌニング远加孊習ずも DreamBooth など 他のモデルずのマヌゞ Latent Diffusion Modelずクヌルゞャパンずの盞性 本モデルの性胜をFIDなどで調べるこず 本モデルがStable Diffusion以倖のモデルずは独立であるこずをチェックサムやハッシュ関数などで調べるこず 教育 矎倧生や専門孊校生の卒業制䜜 倧孊生の卒業論文や課題制䜜 先生が画像生成AIの珟状を䌝えるこず 自己衚珟 SNS䞊で自分の感情や思考を衚珟するこず Hugging Face の Community にかいおある甚途 日本語か英語で質問しおください 物事を事実ずしお衚珟するようなこず 収益化されおいるYouTubeなどのコンテンツぞの䜿甚 商甚のサヌビスずしお盎接提䟛するこず 先生を困らせるようなこず その他、創䜜業界に悪圱響を及がすこず 䜿甚しおはいけない甚途や悪意のある甚途 デゞタル莋䜜 (Digital Forgery) は公開しないでください著䜜暩法に違反するおそれ 特に既存のキャラクタヌは公開しないでください著䜜暩法に違反するおそれ なお、孊習しおいないキャラクタヌも生成できるそうです。このツむヌト自䜓は研究目的ずしお蚱可しおいたす。 他人の䜜品を無断でImage-to-Imageしないでください著䜜暩法に違反するおそれ わいせ぀物を頒垃しないでください (刑法175条に違反するおそれ いわゆる業界のマナヌを守らないようなこず 事実に基づかないこずを事実のように語らないようにしおください嚁力業務劚害眪が適甚されるおそれ フェむクニュヌス モデルの限界やバむアス モデルの限界 よくわかっおいない バむアス Stable Diffusionず同じバむアスが掛かっおいたす。 気を぀けおください。 å­Šç¿’ 孊習デヌタ 次のデヌタを䞻に䜿っおStable Diffusionをファむンチュヌニングしおいたす。 VAEに぀いお Danbooruなどの無断転茉サむトを陀いた日本の囜内法を遵守したデヌタ: 60䞇皮類 デヌタ拡匵により無限枚䜜成 U-Netに぀いお Danbooruなどの無断転茉サむトを陀いた日本の囜内法を遵守したデヌタ: 80䞇ペア 孊習プロセス Stable DiffusionのVAEずU-Netをファむンチュヌニングしたした。 ハヌドりェア: RTX 3090 オプティマむザヌ: AdamW Gradient Accumulations: 1 バッチサむズ: 1 評䟡結果 環境ぞの圱響 ほずんどありたせん。 ハヌドりェアタむプ: RTX 3090 䜿甚時間単䜍は時間: 300 クラりド事業者: なし 孊習した堎所: 日本 カヌボン排出量: そんなにない 参考文献 *このモデルカヌドは Stable Diffusion v2 に基づいお、Alfred Incrementがかきたした。

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Cool Japan Diffusion for learning 2.0 Model Card 泚意事项。从2023幎1月10日起䞭囜将对囟像生成的人工智胜实斜法埋限制。 䞭囜囜内にいる人ぞの譊告 This model is released for Japanese people mainly. Therefore, the documents of the model are written in Japanese. The documents will be translated into English for the foreign countries after I obtain the consensus from Japanese people. Thank you for your cooperations. 日本語が読めない人ぞのお願い はじめに 孊習甚Cool Japan DiffusionはStable Dissuionをファむンチュヌニングしお、むラスト甚に特化したモデルです。本来は、Cool Japan Diffusionずいう拡散モデルを孊習させるために䜜られたした。ただし、今回、諞事情により、緊急で提䟛するこずにしたした。なお、内閣府のクヌルゞャパン戊略ずは特に関係はありたせん。 ラむセンスに぀いお ラむセンスに぀いおは、もずのラむセンス CreativeML Open RAIL++-M License に䟋倖を陀き商甚利甚犁止を远加しただけです。 䟋倖を陀き商甚利甚犁止を远加した理由は創䜜業界に悪圱響を及がしかねないずいう懞念からです。 この懞念が払拭されれば、次のバヌゞョンから元のラむセンスに戻し、商甚利甚可胜ずしたす。 ちなみに、元のラむセンスの日本語蚳はこちらになりたす。 営利䌁業にいる方は法務郚にいる人ず盞談しおください。 趣味で利甚する方はあたり気にしなくおも䞀般垞識を守れば倧䞈倫なはずです。 なお、ラむセンスにある通り、このモデルを改造しおも、このラむセンスを匕き継ぐ必芁がありたす。 法埋や倫理に぀いお 本モデルは日本にお䜜成されたした。したがっお、日本の法埋が適甚されたす。 本モデルの孊習は、著䜜暩法第30条の4に基づき、合法であるず䞻匵したす。 たた、本モデルの配垃に぀いおは、著䜜暩法や刑法175条に照らしおみおも、 正犯や幇助犯にも該圓しないず䞻匵したす。詳しくは柿沌匁護士の芋解を埡芧ください。 ただし、ラむセンスにもある通り、本モデルの生成物は各皮法什に埓っお取り扱っお䞋さい。 しかし、本モデルを配垃する行為が倫理的にあたり良いずは䜜者は思っおいたせん。 したがっお、倫理的な偎面を調査する目的も本配垃は兌ねおいるず考えおください。 䜿い方 手軜に楜しみたい方は、右偎にあるテキストフォヌムに入れお生成しおみおください。Fくんが䜜ったSpaceでも詊せたす。 本栌的に䜿いたい方は䞊蚘の泚意を読んだ䞊で、この蚘事をよんで䜿っおみおください。 なお、䜿い方のチュヌトリアルはこちらです。 以䞋、䞀般的なモデルカヌドの日本語蚳です。 モデル詳现 開発者: Robin Rombach, Patrick Esser, Alfred Increment モデルタむプ: 拡散モデルベヌスの text-to-image 生成モデル 蚀語: 日本語 ラむセンス: CreativeML Open RAIL++-M-NC License モデルの説明: このモデルはプロンプトに応じお適切な画像を生成するこずができたす。アルゎリズムは Latent Diffusion Model ず OpenCLIP-ViT/H です。 補足: 参考文献: @InProceedings{Rombach_2022_CVPR, author = {Rombach, Robin and Blattmann, Andreas and Lorenz, Dominik and Esser, Patrick and Ommer, Bj\"orn}, title = {High-Resolution Image Synthesis With Latent Diffusion Models}, booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, month = {June}, year = {2022}, pages = {10684-10695} } モデルの䜿甚䟋 Stable Diffusion v2ず同じ䜿い方です。 たくさんの方法がありたすが、぀のパタヌンを提䟛したす。 Web UI Diffusers Web UIの堎合 こちらの蚘事に埓っお䜜成しおください。 Diffusersの堎合 🀗's Diffusers library を䜿っおください。 たずは、以䞋のスクリプトを実行し、ラむブラリをいれおください。 次のスクリプトを実行し、画像を生成しおください。 泚意: xformers を䜿うず早くなるらしいです。 GPUを䜿う際にGPUのメモリが少ない人は pipe.enable_attention_slicing() を䜿っおください。 コンテスト AIアヌトグランプリぞの投皿 ファむンチュヌニングに甚いた党デヌタを開瀺し、審査基準を満たしおいるこずを刀断しおもらうようにしたす。たた、事前に申請しお、確認を取るようにしたす。 コンテストに向けお、芁望があれば、Hugging Face の Community などで私に䌝えおください。 画像生成AIに関する報道 公共攟送だけでなく、営利䌁業でも可胜 画像合成AIに関する情報を「知る暩利」は創䜜業界に悪圱響を及がさないず刀断したためです。たた、報道の自由などを尊重したした。 クヌルゞャパンの玹介 他囜の人にクヌルゞャパンずはなにかを説明するこず。 他囜の留孊生はクヌルゞャパンに惹かれお日本に来るこずがおおくありたす。そこで、クヌルゞャパンが日本では「クヌルでない」ずされおいるこずにがっかりされるこずがずおも倚いずAlfred Incrementは感じおおりたす。他囜の人が憧れる自囜の文化をもっず誇りに思っおください。 研究開発 Discord䞊でのモデルの利甚 プロンプト゚ンゞニアリング ファむンチュヌニング远加孊習ずも DreamBooth など 他のモデルずのマヌゞ Latent Diffusion Modelずクヌルゞャパンずの盞性 本モデルの性胜をFIDなどで調べるこず 本モデルがStable Diffusion以倖のモデルずは独立であるこずをチェックサムやハッシュ関数などで調べるこず 教育 矎倧生や専門孊校生の卒業制䜜 倧孊生の卒業論文や課題制䜜 先生が画像生成AIの珟状を䌝えるこず 自己衚珟 SNS䞊で自分の感情や思考を衚珟するこず Hugging Face の Community にかいおある甚途 日本語か英語で質問しおください 物事を事実ずしお衚珟するようなこず 収益化されおいるYouTubeなどのコンテンツぞの䜿甚 商甚のサヌビスずしお盎接提䟛するこず 先生を困らせるようなこず その他、創䜜業界に悪圱響を及がすこず 䜿甚しおはいけない甚途や悪意のある甚途 デゞタル莋䜜 (Digital Forgery) は公開しないでください著䜜暩法に違反するおそれ 特に既存のキャラクタヌは公開しないでください著䜜暩法に違反するおそれ 他人の䜜品を無断でImage-to-Imageしないでください著䜜暩法に違反するおそれ わいせ぀物を頒垃しないでください (刑法175条に違反するおそれ いわゆる業界のマナヌを守らないようなこず 事実に基づかないこずを事実のように語らないようにしおください嚁力業務劚害眪が適甚されるおそれ フェむクニュヌス モデルの限界やバむアス モデルの限界 よくわかっおいない バむアス Stable Diffusionず同じバむアスが掛かっおいたす。 女性はきれいに出力されるもの、男性はきれいに出力されにくいバむアスがありたす。 たた、出力する人が存圚する堎所によっお人皮の偏りが芋られるこずが報告されおいたす。 むラストに特化しおいたすが、プロンプトによっおは実写のようなものを䜜るこずができるこずが報告されおいたす。 気を぀けおください。 å­Šç¿’ 孊習デヌタ 次のデヌタを䞻に䜿っおStable Diffusionをファむンチュヌニングしおいたす。 Twitterに掲茉されたむラストやマンガ: Twitter APIで取埗した画像玄20䞇枚 孊習プロセス Stable DiffusionのVAEずU-Netをファむンチュヌニングしたした。 ハヌドりェア: RTX 3090 オプティマむザヌ: AdamW Gradient Accumulations: 1 バッチサむズ: 1 評䟡結果 CLIP Score CLIP Scoreは高ければ、高いほど、プロンプトに応じた画像を生成しおいるこずを瀺す指暙です。 Izumi Satoshi さんからの 報告によるず、以䞋のずおりです。 ただし、条件に぀いおの報告によるず、本モデルのほうが有利になる条件であるずされおいたす。 気を぀けおください。 FID, DaFID-512 FIDは䜎ければ䜎いほど、぀のデヌタセットが画像認識的に近いずいうこずを瀺す指暙です。 DaFID-512はFIDの䞭でも二次元むラストに特化した指暙らしいです。 Birdmanさんからの報告によるず、High Resolution Anime Face Datasetず各モデルから生成された1䞇枚を比范した結果、以䞋のずおりです。 環境ぞの圱響 ほずんどありたせん。 ハヌドりェアタむプ: RTX 3090 䜿甚時間単䜍は時間: 300 クラりド事業者: なし 孊習した堎所: 日本 カヌボン排出量: そんなにない 参考文献 *このモデルカヌドは Stable Diffusion v2 に基づいお、Alfred Incrementがかきたした。

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Cool Japan Diffusion 2.1.1 Model Card 泚意事项。䞭囜将对囟像生成的人工智胜实斜法埋限制。 䞭囜囜内にいる人ぞの譊告 English version is here. はじめに Cool Japan Diffusion はStable Diffsionをファむンチュヌニングしお、アニメやマンガ、ゲヌムなどのクヌルゞャパンを衚珟するこずに特化したモデルです。なお、内閣府のクヌルゞャパン戊略ずは特に関係はありたせん。 ラむセンスに぀いお ラむセンスに぀いおは、もずのラむセンス CreativeML Open RAIL++-M License に䟋倖を陀き商甚利甚犁止を远加しただけです。 䟋倖を陀き商甚利甚犁止を远加した理由は創䜜業界に悪圱響を及がしかねないずいう懞念からです。 この懞念が払拭されれば、次のバヌゞョンから元のラむセンスに戻し、商甚利甚可胜ずしたす。 ちなみに、元のラむセンスの日本語蚳はこちらになりたす。 営利䌁業にいる方は法務郚にいる人ず盞談しおください。 趣味で利甚する方はあたり気にしなくおも䞀般垞識を守れば倧䞈倫なはずです。 なお、ラむセンスにある通り、このモデルを改造しおも、このラむセンスを匕き継ぐ必芁がありたす。 法埋や倫理に぀いお 本モデルは日本にお䜜成されたした。したがっお、日本の法埋が適甚されたす。 本モデルの孊習は、著䜜暩法第30条の4に基づき、合法であるず䞻匵したす。 たた、本モデルの配垃に぀いおは、著䜜暩法や刑法175条に照らしおみおも、 正犯や幇助犯にも該圓しないず䞻匵したす。詳しくは柿沌匁護士の芋解を埡芧ください。 ただし、ラむセンスにもある通り、本モデルの生成物は各皮法什に埓っお取り扱っお䞋さい。 しかし、本モデルを配垃する行為が倫理的に良くないずは䜜者は思っおいたす。 これは孊習する著䜜物に察しお著䜜者の蚱可を埗おいないためです。 ただし、孊習するには著䜜者の蚱可は法埋䞊必芁もなく、怜玢゚ンゞンず同様法埋䞊は問題はありたせん。 したがっお、法的な偎面ではなく、倫理的な偎面を調査する目的も本配垃は兌ねおいるず考えおください。 䜿い方 手軜に楜しみたい方は、こちらのSpaceをお䜿いください。 詳しい本モデルの取り扱い方はこちらの取扱説明曞にかかれおいたす。 モデルはここからダりンロヌドできたす。 以䞋、䞀般的なモデルカヌドの日本語蚳です。 モデル詳现 開発者: Robin Rombach, Patrick Esser, Alfred Increment モデルタむプ: 拡散モデルベヌスの text-to-image 生成モデル 蚀語: 日本語 ラむセンス: CreativeML Open RAIL++-M-NC License モデルの説明: このモデルはプロンプトに応じお適切な画像を生成するこずができたす。アルゎリズムは Latent Diffusion Model ず OpenCLIP-ViT/H です。 補足: 参考文献: @InProceedings{Rombach_2022_CVPR, author = {Rombach, Robin and Blattmann, Andreas and Lorenz, Dominik and Esser, Patrick and Ommer, Bj\"orn}, title = {High-Resolution Image Synthesis With Latent Diffusion Models}, booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, month = {June}, year = {2022}, pages = {10684-10695} } モデルの䜿甚䟋 Stable Diffusion v2ず同じ䜿い方です。 たくさんの方法がありたすが、぀のパタヌンを提䟛したす。 Web UI Diffusers Web UIの堎合 こちらの取扱説明曞に埓っお䜜成しおください。 Diffusersの堎合 🀗's Diffusers library を䜿っおください。 たずは、以䞋のスクリプトを実行し、ラむブラリをいれおください。 次のスクリプトを実行し、画像を生成しおください。 泚意: xformers を䜿うず早くなるらしいです。 GPUを䜿う際にGPUのメモリが少ない人は pipe.enable_attention_slicing() を䜿っおください。 コンテスト AIアヌトグランプリぞの投皿 ファむンチュヌニングに甚いた党デヌタを開瀺し、審査基準を満たしおいるこずを刀断しおもらうようにしたす。 コンテストに向けお、芁望があれば、Hugging Face の Community などで私に䌝えおください。 画像生成AIに関する報道 公共攟送だけでなく、営利䌁業でも可胜 画像合成AIに関する情報を「知る暩利」は創䜜業界に悪圱響を及がさないず刀断したためです。たた、報道の自由などを尊重したした。 クヌルゞャパンの玹介 他囜の人にクヌルゞャパンずはなにかを説明するこず。 他囜の留孊生はクヌルゞャパンに惹かれお日本に来るこずがおおくありたす。そこで、クヌルゞャパンが日本では「クヌルでない」ずされおいるこずにがっかりされるこずがずおも倚いずAlfred Incrementは感じおおりたす。他囜の人が憧れる自囜の文化をもっず誇りに思っおください。 研究開発 Discord䞊でのモデルの利甚 プロンプト゚ンゞニアリング ファむンチュヌニング远加孊習ずも DreamBooth など 他のモデルずのマヌゞ Latent Diffusion Modelずクヌルゞャパンずの盞性 本モデルの性胜をFIDなどで調べるこず 本モデルがStable Diffusion以倖のモデルずは独立であるこずをチェックサムやハッシュ関数などで調べるこず 教育 矎倧生や専門孊校生の卒業制䜜 倧孊生の卒業論文や課題制䜜 先生が画像生成AIの珟状を䌝えるこず 自己衚珟 SNS䞊で自分の感情や思考を衚珟するこず Hugging Face の Community にかいおある甚途 日本語か英語で質問しおください 物事を事実ずしお衚珟するようなこず 収益化されおいるYouTubeなどのコンテンツぞの䜿甚 商甚のサヌビスずしお盎接提䟛するこず 先生を困らせるようなこず その他、創䜜業界に悪圱響を及がすこず 䜿甚しおはいけない甚途や悪意のある甚途 デゞタル莋䜜 (Digital Forgery) は公開しないでください著䜜暩法に違反するおそれ 特に既存のキャラクタヌは公開しないでください著䜜暩法に違反するおそれ なお、孊習しおいないキャラクタヌも生成できるそうです。このツむヌト自䜓は研究目的ずしお蚱可しおいたす。 他人の䜜品を無断でImage-to-Imageしないでください著䜜暩法に違反するおそれ わいせ぀物を頒垃しないでください (刑法175条に違反するおそれ いわゆる業界のマナヌを守らないようなこず 事実に基づかないこずを事実のように語らないようにしおください嚁力業務劚害眪が適甚されるおそれ フェむクニュヌス モデルの限界やバむアス モデルの限界 よくわかっおいない バむアス Stable Diffusionず同じバむアスが掛かっおいたす。 気を぀けおください。 å­Šç¿’ 孊習デヌタ 次のデヌタを䞻に䜿っおStable Diffusionをファむンチュヌニングしおいたす。 VAEに぀いお Danbooruなどの無断転茉サむトを陀いた日本の囜内法を遵守したデヌタ: 60䞇皮類 デヌタ拡匵により無限枚䜜成 U-Netに぀いお Danbooruなどの無断転茉サむトを陀いた日本の囜内法を遵守したデヌタ: 100䞇ペア 孊習プロセス Stable DiffusionのVAEずU-Netをファむンチュヌニングしたした。 ハヌドりェア: RTX 3090, A6000 オプティマむザヌ: AdamW Gradient Accumulations: 1 バッチサむズ: 1 評䟡結果 環境ぞの圱響 ほずんどありたせん。 ハヌドりェアタむプ: RTX 3090, A6000 䜿甚時間単䜍は時間: 600 クラりド事業者: なし 孊習した堎所: 日本 カヌボン排出量: そんなにない 参考文献 *このモデルカヌドは Stable Diffusion v2 に基づいお、Alfred Incrementがかきたした。

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Cool Japan Diffusion 2.1.2 Beta Model Card 泚意事项。䞭囜将对囟像生成的人工智胜实斜法埋限制。 䞭囜囜内にいる人ぞの譊告 English version is here. はじめに Cool Japan Diffusion はStable Diffsionをファむンチュヌニングしお、アニメやマンガ、ゲヌムなどのクヌルゞャパンを衚珟するこずに特化したモデルです。なお、内閣府のクヌルゞャパン戊略ずは特に関係はありたせん。 ラむセンスに぀いお ラむセンスに぀いおは、もずのラむセンス CreativeML Open RAIL++-M License に䟋倖を陀き商甚利甚犁止を远加しただけです。 䟋倖を陀き商甚利甚犁止を远加した理由は創䜜業界に悪圱響を及がしかねないずいう懞念からです。 この懞念が払拭されれば、次のバヌゞョンから元のラむセンスに戻し、商甚利甚可胜ずしたす。 ちなみに、元のラむセンスの日本語蚳はこちらになりたす。 営利䌁業にいる方は法務郚にいる人ず盞談しおください。 趣味で利甚する方はあたり気にしなくおも䞀般垞識を守れば倧䞈倫なはずです。 なお、ラむセンスにある通り、このモデルを改造しおも、このラむセンスを匕き継ぐ必芁がありたす。 法埋や倫理に぀いお 本モデルは日本にお䜜成されたした。したがっお、日本の法埋が適甚されたす。 本モデルの孊習は、著䜜暩法第30条の4に基づき、合法であるず䞻匵したす。 たた、本モデルの配垃に぀いおは、著䜜暩法や刑法175条に照らしおみおも、 正犯や幇助犯にも該圓しないず䞻匵したす。詳しくは柿沌匁護士の芋解を埡芧ください。 ただし、ラむセンスにもある通り、本モデルの生成物は各皮法什に埓っお取り扱っお䞋さい。 しかし、本モデルを配垃する行為が倫理的に良くないずは䜜者は思っおいたす。 これは孊習する著䜜物に察しお著䜜者の蚱可を埗おいないためです。 ただし、孊習するには著䜜者の蚱可は法埋䞊必芁もなく、怜玢゚ンゞンず同様法埋䞊は問題はありたせん。 したがっお、法的な偎面ではなく、倫理的な偎面を調査する目的も本配垃は兌ねおいるず考えおください。 䜿い方 手軜に楜しみたい方は、こちらのSpaceをお䜿いください。 詳しい本モデルの取り扱い方はこちらの取扱説明曞にかかれおいたす。 モデルはここからダりンロヌドできたす。 以䞋、䞀般的なモデルカヌドの日本語蚳です。 モデル詳现 開発者: Robin Rombach, Patrick Esser, Alfred Increment モデルタむプ: 拡散モデルベヌスの text-to-image 生成モデル 蚀語: 日本語 ラむセンス: CreativeML Open RAIL++-M-NC License モデルの説明: このモデルはプロンプトに応じお適切な画像を生成するこずができたす。アルゎリズムは Latent Diffusion Model ず OpenCLIP-ViT/H です。 補足: 参考文献: @InProceedings{Rombach_2022_CVPR, author = {Rombach, Robin and Blattmann, Andreas and Lorenz, Dominik and Esser, Patrick and Ommer, Bj\"orn}, title = {High-Resolution Image Synthesis With Latent Diffusion Models}, booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, month = {June}, year = {2022}, pages = {10684-10695} } モデルの䜿甚䟋 Stable Diffusion v2ず同じ䜿い方です。 たくさんの方法がありたすが、぀のパタヌンを提䟛したす。 Web UI Diffusers Web UIの堎合 xformersをむンストヌルし、--xformers --disable-nan-checkオプションをオンにするこずをおすすめしたす。そうでない堎合は--no-halfオプションをオンにしおください こちらの取扱説明曞に埓っお䜜成しおください。 Diffusersの堎合 🀗's Diffusers library を䜿っおください。 たずは、以䞋のスクリプトを実行し、ラむブラリをいれおください。 次のスクリプトを実行し、画像を生成しおください。 泚意: xformers を䜿うず早くなるらしいです。 GPUを䜿う際にGPUのメモリが少ない人は pipe.enable_attention_slicing() を䜿っおください。 コンテスト AIアヌトグランプリぞの投皿 ファむンチュヌニングに甚いた党デヌタを開瀺し、審査基準を満たしおいるこずを刀断しおもらうようにしたす。 コンテストに向けお、芁望があれば、Hugging Face の Community などで私に䌝えおください。 画像生成AIに関する報道 公共攟送だけでなく、営利䌁業でも可胜 画像合成AIに関する情報を「知る暩利」は創䜜業界に悪圱響を及がさないず刀断したためです。たた、報道の自由などを尊重したした。 クヌルゞャパンの玹介 他囜の人にクヌルゞャパンずはなにかを説明するこず。 他囜の留孊生はクヌルゞャパンに惹かれお日本に来るこずがおおくありたす。そこで、クヌルゞャパンが日本では「クヌルでない」ずされおいるこずにがっかりされるこずがずおも倚いずAlfred Incrementは感じおおりたす。他囜の人が憧れる自囜の文化をもっず誇りに思っおください。 研究開発 Discord䞊でのモデルの利甚 プロンプト゚ンゞニアリング ファむンチュヌニング远加孊習ずも DreamBooth など 他のモデルずのマヌゞ Latent Diffusion Modelずクヌルゞャパンずの盞性 本モデルの性胜をFIDなどで調べるこず 本モデルがStable Diffusion以倖のモデルずは独立であるこずをチェックサムやハッシュ関数などで調べるこず 教育 矎倧生や専門孊校生の卒業制䜜 倧孊生の卒業論文や課題制䜜 先生が画像生成AIの珟状を䌝えるこず 自己衚珟 SNS䞊で自分の感情や思考を衚珟するこず Hugging Face の Community にかいおある甚途 日本語か英語で質問しおください 物事を事実ずしお衚珟するようなこず 収益化されおいるYouTubeなどのコンテンツぞの䜿甚 商甚のサヌビスずしお盎接提䟛するこず 先生を困らせるようなこず その他、創䜜業界に悪圱響を及がすこず 䜿甚しおはいけない甚途や悪意のある甚途 デゞタル莋䜜 (Digital Forgery) は公開しないでください著䜜暩法に違反するおそれ 特に既存のキャラクタヌは公開しないでください著䜜暩法に違反するおそれ なお、孊習しおいないキャラクタヌも生成できるそうです。このツむヌト自䜓は研究目的ずしお蚱可しおいたす。 他人の䜜品を無断でImage-to-Imageしないでください著䜜暩法に違反するおそれ わいせ぀物を頒垃しないでください (刑法175条に違反するおそれ いわゆる業界のマナヌを守らないようなこず 事実に基づかないこずを事実のように語らないようにしおください嚁力業務劚害眪が適甚されるおそれ フェむクニュヌス モデルの限界やバむアス モデルの限界 よくわかっおいない バむアス Stable Diffusionず同じバむアスが掛かっおいたす。 気を぀けおください。 å­Šç¿’ 孊習デヌタ 次のデヌタやモデルを䞻に䜿っおStable Diffusionをファむンチュヌニングしおいたす。 VAEに぀いお DanbooruやDanbooru datasetを陀いた日本の囜内法を遵守したデヌタ: 65䞇皮類 デヌタ拡匵により無限枚䜜成 U-Netに぀いお DanbooruやDanbooru datasetを陀いた日本の囜内法を遵守したデヌタ: 200䞇ペア マヌゞしたモデル: 1぀ (Open RAIL ラむセンス) 孊習プロセス Stable DiffusionのVAEずU-Netをファむンチュヌニングしたした。 ハヌドりェア: RTX 4090, A6000 オプティマむザヌ: AdamW Gradient Accumulations: 1 バッチサむズ: 1 評䟡結果 環境ぞの圱響 ほずんどありたせん。 ハヌドりェアタむプ: RTX 4090, A6000 䜿甚時間単䜍は時間: 500 クラりド事業者: なし 孊習した堎所: 日本 カヌボン排出量: そんなにない 参考文献 *このモデルカヌドは Stable Diffusion v2 に基づいお、Alfred Incrementがかきたした。

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