🚀 Flux-Super-Portrait-LoRA

Flux-Super-Portrait-LoRA 是一款文本到图像的模型，借助 LoRA 技术，能依据输入的文本描述生成高质量的人物特写肖像。它在图像生成领域具有较高的应用价值，可满足多样化的创意需求。

🚀 快速开始

安装依赖

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/Flux-Super-Portrait-LoRA"
trigger_word = "Super Portrait"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

触发图像生成

你应该使用 Super Portrait 来触发图像生成。

下载模型

此模型的权重以 Safetensors 格式提供。 点击下载（在“文件与版本”选项卡中）。

✨ 主要特性

• 文本到图像转换：能够根据输入的文本描述生成对应的人物特写肖像。
• 高质量输出：生成的图像具有较高的质量和细节。
• 特定触发词：使用 Super Portrait 作为触发词，方便控制图像生成。

📦 安装指南

安装依赖库

import torch
from pipelines import DiffusionPipeline

加载基础模型

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

加载 LoRA 模型

lora_repo = "strangerzonehf/Flux-Super-Portrait-LoRA"
trigger_word = "Super Portrait"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

设备设置

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

💻 使用示例

基础用法

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/Flux-Super-Portrait-LoRA"
trigger_word = "Super Portrait"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

# 示例文本输入
text = "Super Portrait, A close-up portrait of a young man with dark brown eyes and dark brown eyebrows. He is wearing a green and yellow striped polo shirt with a black collar. His earring is adorned with a silver earring. The backdrop is a light blue color."
image = pipe(text).images[0]
image.save("output.png")

📚 详细文档

图像生成示例

以下是一些图像生成的示例：

图像生成参数

最佳尺寸与推理

推理范围

• 推荐推理步数：30–35

标注信息

标注使用 florence2-en（自然语言 & 英语）。

训练图像总数

总共使用 19 张 [Flat 4K] 图像进行训练。

🔧 技术细节

模型训练参数

标注与训练数据

• 标注：使用 florence2-en（自然语言 & 英语）进行标注。
• 训练图像总数：总共使用 19 张 [Flat 4K] 图像进行训练。

最佳尺寸与推理

推理范围

• 推荐推理步数：30–35

📄 许可证

本模型使用 creativeml-openrail-m 许可证。