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• 文本生成图像
• LoRA微调
• 扩散模型
• 模板:扩散-LoRA 组件:
• 文本: '超级绘画，一幅红色篮子装满黄色薯条的抽象画。篮子由红纸制成，悬挂在浅蓝色墙面上。黄色薯条呈波浪状排列，红纸上印有黄色字母M。画面左侧有篮子投影，右侧黑色线条构成V和X字母' 输出: 图片链接: images/1.png
• 文本: '超级绘画，描绘带绿色盖子的玻璃罐画作。罐内装满黄绿相间的腌黄瓜。罐盖有绿色条纹，罐身标有黑色字母。罐子置于浅色台面，左侧投下阴影，背景为白墙' 输出: 图片链接: images/2.png
• 文本: '超级绘画，盘中两块饼干的画作。棕色饼干缀有黑点，白盘带红色条纹。旁置白色水桶配蓝边，背景墙为深蓝色，浅绿色桌面托着餐盘' 输出: 图片链接: images/3.png
• 文本: '超级绘画，浅蓝背景上面包片的抽象画。左片涂红色果酱缀白点，右片花生酱呈心形。采用简约卡通风格绘制' 输出: 图片链接: images/4.png 基础模型: black-forest-labs/FLUX.1-dev 触发词: 超级绘画 许可证: creativeml-openrail-m

<画廊组件 />

Flux超级绘画LoRA模型说明

图像处理参数表

标注系统: florence2-en(自然语言&英语)

训练用图像总数: 36张

最佳尺寸与推理建议

推理范围

• 推荐推理步数: 30–35步

环境配置

import torch
from pipelines import DiffusionPipeline

base_model = "black-forest-labs/FLUX.1-dev"
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(base_model, torch_dtype=torch.bfloat16)

lora仓库 = "strangerzonehf/Flux-Super-Paint-LoRA"
触发词 = "超级绘画"  
pipe.load_lora_weights(lora仓库)

device = torch.device("cuda")
pipe.to(device)

触发词

使用超级绘画作为生成图像的触发短语。

模型下载

本模型权重提供Safetensors格式文件。

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