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• 模板:扩散-LoRA 组件:
• 文本: '极速肖像，中景拍摄一位中等体型年轻男性的面部及上半身。男子头发呈鲜亮的棕色调，双眼是锐利的蓝色。眉毛为浅棕色，面带淡淡微笑。唇色偏深粉并带有轻微粉色调。身着黑色短袖T恤，背景为浅灰色。' 输出: 链接: images/1.webp
• 文本: '极速肖像，特写一位深褐色眼眸的亚裔年轻男性，穿着黑色短袖T恤。面部微向左偏转，嘴角含笑。眉毛呈深褐色，发型为后梳马尾。左耳耳廓微弯，右耳朝向右侧。上唇呈浅粉色，发色为深棕调。背景为素白墙面。' 输出: 链接: images/2.webp
• 文本: '极速肖像，灰色背景前女性面部特写。身着栗红色无袖背心，佩戴银色圆环耳饰。后扎马尾发型衬托面部轮廓，冰蓝色眼眸与亮粉色嘴唇形成鲜明对比，浅棕色眉毛为画面增添色彩层次。' 输出: 链接: images/3.webp 基础模型: stabilityai/stable-diffusion-3.5-large-turbo 触发词: 极速肖像 许可证: creativeml-openrail-m

SD3.5-极速肖像-LoRA模型

<画廊组件 />

当前模型仍处于训练阶段，非最终版本，可能出现异常渲染或特定场景表现不佳的情况。

示例图像矩阵 [3x2]

模型说明

prithivMLmods/SD3.5-大型极速超现实-LoRA

图像处理参数表

标注系统: florence2-en(自然语言&英语)

训练用图像总量: 15张

环境配置

from diffusers import DiffusionPipeline
import torch

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
模型仓库ID = "stabilityai/stable-diffusion-3.5-large-turbo"

torch_dtype = torch.bfloat16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(模型仓库ID, torch_dtype=torch_dtype)
pipe = pipe.to(device)

pipe.load_lora_weights("strangerzonehf/SD3.5-极速肖像-LoRA", weight_name="SD3.5-极速肖像.safetensors")
触发词 = "极速肖像"  # 指定LoRA触发词
pipe.fuse_lora(lora_scale=1.0))

触发词

使用极速肖像作为图像生成触发词。

模型下载

本模型权重文件为Safetensors格式。

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