🚀 Flux-GArt-LoRA

Flux-GArt-LoRA是一个用于图像生成的模型，可根据文本描述生成特定场景的图像。目前该模型仍处于训练阶段，最终效果值得期待。

🚀 快速开始

安装与配置

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 = "prithivMLmods/Flux-GArt-LoRA"
trigger_word = "GArt"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

触发图像生成

你应该使用 GArt 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

• 支持文本到图像的生成，能根据详细的文本描述生成对应场景的图像。
• 提供了丰富的图像生成示例，如沙漠中骑马的人、沙滩上的橙色货车、棒球场等场景。

📦 安装指南

请参考上述“快速开始”部分的代码示例进行安装和配置。

💻 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 = "prithivMLmods/Flux-GArt-LoRA"
trigger_word = "GArt"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

# 以下可根据具体需求修改文本描述
text = f"{trigger_word}, a man in a blue jacket and blue jeans is riding a brown horse down a dirt road in the middle of a desert."
image = pipe(text).images[0]
image.save("generated_image.png")

高级用法

# 可以进一步调整参数，如生成多张图像等
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 = "prithivMLmods/Flux-GArt-LoRA"
trigger_word = "GArt"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

text = f"{trigger_word}, a man in a blue jacket and blue jeans is riding a brown horse down a dirt road in the middle of a desert."
num_images = 3
images = pipe(text, num_images_per_prompt=num_images).images
for i, image in enumerate(images):
    image.save(f"generated_image_{i}.png")

📚 详细文档

模型描述

prithivMLmods/Flux-GArt-LoRA

图像处理参数

最佳尺寸

• 768 x 1024（最佳）
• 1024 x 1024（默认）

📄 许可证

本模型采用creativeml-openrail-m许可证。

⚠️ 重要提示

该模型仍处于训练阶段，这不是最终版本，可能会包含瑕疵，并且在某些情况下表现不佳。