PixArt-Sigmaとそれ以前のAlphaリリースは、拡散Transformerの研究や、実績のあるローカル画像生成パイプラインでの有用なベースラインになります。公式チェックポイントはそれぞれ異なる解像度を対象としているため、ワークフローと出力サイズに合ったリリースを選んでください。最も強みを発揮するのは、再現可能な実験です。ゲーム用アセットでは、高解像度の画像であっても、説得力のある身体構造、一貫したキャラクター表現、セット全体で再現できるスタイルが必要です。採用を決める前に、代表的なアセットの制作要件を使って、こうしたニーズを満たせるか評価してください。チェックポイントの形式、実装、取り込まれたコンポーネントをまとめて確認し、ライセンスはそれぞれ個別に確認してください。
商用利用 & ライセンス
SigmaのモデルカードにはCreativeML Open RAIL++-Mと記載されており、リポジトリのコードにはApache-2.0が使われています。実際に使用するチェックポイントと、取り込まれたコンポーネントについては、個別に確認してください。
成人向けコンテンツのルール
露骨な成人向けコンテンツの生成が許可されているかは未確認です。ローカルで実行しても、権利、モデルの制限、ホスト型サービス提供元の利用条件の問題が解決するわけではありません。
必要なもの
互換性のあるPyTorch実行環境、選択したチェックポイントとそのテキストエンコーダーおよびVAE、さらにストレージが必要です。SigmaでDiffusersを使う文書化された手順では、バージョン0.28.0以降が必要です。目標解像度と使用するオフロード設定で、GPUメモリ使用量を測定してください。
ランクは、確認したドキュメントに基づく、記載の作業に対する推奨度です。モデルのランクは、性的に露骨な内容を扱わない開発作業を対象としています。実際のベンチマークは行っていません。コンテンツポリシーと商用利用条件は別途確認してください。 ランクの仕組み →