✨ 主要特性

• 这是针对stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0的rikhoffbauer2/naomi-makkelie-seaweed-painting-style-3 LoRA适配权重。
• 可与多种用户界面（如AUTOMATIC1111、Comfy UI、SD.Next、Invoke）结合使用。
• 提供了使用🧨 diffusers库的代码示例，方便开发者集成。

📦 安装指南

下载模型

• LoRA：点击此处 💾下载naomi-makkelie-seaweed-painting-style-3.safetensors。
  • 将其放置在models/Lora文件夹中。
  • 在AUTOMATIC1111中，通过在提示词中添加<lora:naomi-makkelie-seaweed-painting-style-3:1>来加载LoRA。在ComfyUI中，按照常规LoRA加载方式进行加载。
• Embeddings：点击此处 💾下载naomi-makkelie-seaweed-painting-style-3_emb.safetensors。
  • 将其放置在embeddings文件夹中。
  • 在提示词中添加naomi-makkelie-seaweed-painting-style-3_emb来使用，例如in the style of naomi-makkelie-seaweed-painting-style-3_emb。（由于该LoRA是一起训练的，因此需要同时使用LoRA和嵌入）

💻 使用示例

基础用法

from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch
from huggingface_hub import hf_hub_download
from safetensors.torch import load_file
        
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained('stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0', torch_dtype=torch.float16).to('cuda')
pipeline.load_lora_weights('rikhoffbauer2/naomi-makkelie-seaweed-painting-style-3', weight_name='pytorch_lora_weights.safetensors')
embedding_path = hf_hub_download(repo_id='rikhoffbauer2/naomi-makkelie-seaweed-painting-style-3', filename='naomi-makkelie-seaweed-painting-style-3_emb.safetensors', repo_type="model")
state_dict = load_file(embedding_path)
pipeline.load_textual_inversion(state_dict["clip_l"], token=["<s0>", "<s1>"], text_encoder=pipeline.text_encoder, tokenizer=pipeline.tokenizer)
pipeline.load_textual_inversion(state_dict["clip_g"], token=["<s0>", "<s1>"], text_encoder=pipeline.text_encoder_2, tokenizer=pipeline.tokenizer_2)
        
image = pipeline('in the style of <s0><s1>').images[0]

更多细节

关于加载LoRA的更多细节，包括加权、合并和融合LoRA，请查看diffusers中加载LoRA的文档。

📚 详细文档

触发词

要触发训练概念的图像生成，在提示词中用新插入的标记替换每个概念标识符： 要触发概念TOK → 在提示词中使用<s0><s1>

模型详情

• 所有文件和版本。
• 权重使用🧨 diffusers高级Dreambooth训练脚本进行训练。
• 文本编码器的LoRA已启用：否。
• 关键调优已启用：是。
• 训练使用的特殊VAE：madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix。

📄 许可证

本模型使用openrail++许可证。