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• 文本生成图像
• LoRA技术
• 扩散模型
• 模板:扩散-LoRA 组件示例:
• 文本: '电影感镜头，阴天平视拍摄，一位女士张开双臂站立，身着棕色高领毛衣和蓝色牛仔裤。外套披在肩上为造型增添温暖感，衣领装饰白色毛边。女士将头发扎成马尾，远处可见水域和山脉背景。' 输出: 图片链接: images/1.png
• 文本: '电影感镜头，中景拍摄一位坐在敞篷车里的年轻女性。她穿着红蓝相间的毛衣、白色围巾和蓝色牛仔裤，左臂高举过头顶平衡画面。车内饰为深蓝色配黑色座椅，白色顶篷。女性目光投向画面左侧，左手轻搭右臂。' 输出: 图片链接: images/2.png
• 文本: '电影感镜头，俯拍视角拍摄坐在白色跑车引擎盖上的年轻男性。他穿着黑白夹克、黑色长裤和白色运动鞋，深色短发表情严肃。车身上印有粗体黑色"Color"字样，车尾呈亮橙色，背景是点缀薄云的淡蓝色天空。' 输出: 图片链接: images/3.png
• 文本: '电影感镜头，中景站立一位身着黑色夹克、黑裤子和黑色背包的男性。深色短发侧脸凝视，背景是纯白墙壁，天花板可见金属管道和横梁。左侧有位戴眼镜的黑发男性眺望远方。' 输出: 图片链接: images/4.png 基础模型: black-forest-labs/FLUX.1-dev 触发词: 电影感镜头 许可证: creativeml-openrail-m

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cinematicShot-Pics-Flux模型说明

图像处理参数

标注系统: florence2-en(自然语言&英语)

训练用图片总数: 33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_repo = "strangerzonehf/cinematicShot-Pics-Flux"
trigger_word = "电影感镜头"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

触发词

使用电影感镜头作为生成提示词的开头。

模型下载

本模型权重提供Safetensors格式下载。

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