🚀 Flux-Actors-Face-Inset_Cig-Cards-LoKr

这是一个基于 black-forest-labs/FLUX.1-dev 的 LyCORIS 适配器，可用于文本到图像的转换任务。

🚀 快速开始

本项目是一个 LyCORIS 适配器，基于 black-forest-labs/FLUX.1-dev 开发。以下是使用本适配器进行推理的示例代码：

import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
from lycoris import create_lycoris_from_weights

model_id = 'black-forest-labs/FLUX.1-dev'
adapter_id = 'pytorch_lora_weights.safetensors' # 你需要手动下载该文件
lora_scale = 1.0
wrapper, _ = create_lycoris_from_weights(lora_scale, adapter_id, pipeline.transformer)
wrapper.merge_to()

prompt = "An astronaut is riding a horse through the jungles of Thailand."

pipeline.to('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'mps' if torch.backends.mps.is_available() else 'cpu')
image = pipeline(
    prompt=prompt,
    num_inference_steps=20,
    generator=torch.Generator(device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'mps' if torch.backends.mps.is_available() else 'cpu').manual_seed(1641421826),
    width=1024,
    height=1024,
    guidance_scale=3.0,
).images[0]
image.save("output.png", format="PNG")

✨ 主要特性

• 基于 black-forest-labs/FLUX.1-dev 模型开发的 LyCORIS 适配器。
• 可用于文本到图像的转换任务。
• 提供了验证设置和训练设置的详细信息。

📚 详细文档

验证设置

• CFG：3.0
• CFG 重缩放：0.0
• 步数：20
• 采样器：None
• 种子：42
• 分辨率：1024x1024

注意：验证设置不一定与训练设置相同。

你可以在以下图库中找到一些示例图像：

文本编码器未进行训练，你可以重用基础模型的文本编码器进行推理。

训练设置

• 训练轮数：0
• 训练步数：600
• 学习率：0.0008
• 最大梯度范数：2.0
• 有效批量大小：4
  • 微批量大小：4
  • 梯度累积步数：1
  • GPU 数量：1
• 预测类型：流匹配（通量参数=['flux_guidance_value=1.0']）
• 重缩放的贝塔零信噪比：False
• 优化器：adamw_bf16
• 精度：纯 BF16
• 量化：是：int8-quanto
• Xformers：未使用
• LyCORIS 配置：

{
    "algo": "lokr",
    "multiplier": 1.0,
    "linear_dim": 10000,
    "linear_alpha": 1,
    "factor": 16,
    "apply_preset": {
        "target_module": [
            "Attention",
            "FeedForward"
        ],
        "module_algo_map": {
            "Attention": {
                "factor": 16
            },
            "FeedForward": {
                "factor": 8
            }
        }
    }
}

数据集

actors-natural-512

• 重复次数：17
• 图像总数：68
• 纵横比桶总数：1
• 分辨率：0.262144 兆像素
• 裁剪：False
• 裁剪样式：None
• 裁剪纵横比：None
• 是否用于正则化数据：No

actors-natural-768

• 重复次数：17
• 图像总数：68
• 纵横比桶总数：1
• 分辨率：0.589824 兆像素
• 裁剪：False
• 裁剪样式：None
• 裁剪纵横比：None
• 是否用于正则化数据：No

actors-natural-1024

• 重复次数：5
• 图像总数：68
• 纵横比桶总数：1
• 分辨率：1.048576 兆像素
• 裁剪：False
• 裁剪样式：None
• 裁剪纵横比：None
• 是否用于正则化数据：No

📄 许可证

本项目使用其他许可证。