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• 英文 缩略图: "images/evaluate/very aesthetic.../very aesthetic_17_3.0.png" 微件:
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• 稳定扩散XL
• 低秩适应
• 模板:sd-lora
• 模板:sdxl-lora
• sdxl滑块
• ntcai.xyz滑块
• 概念
• 扩散器 许可证: "mit" 推理: 否 实例提示: "极具美感" 基础模型: "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0"

ntcai.xyz滑块 - 极具美感 (SDXL低秩适应)

强度: -3	强度: 0	强度: 3

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该模型的权重文件以Safetensors格式提供。

触发词

您可以通过以下触发词应用此低秩适应模型以增强效果：

极具美感

在扩散器中使用

from diffusers import StableDiffusionXLPipeline
from diffusers import EulerAncestralDiscreteScheduler
import torch

pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_single_file("https://huggingface.co/martyn/sdxl-turbo-mario-merge-top-rated/blob/main/topRatedTurboxlLCM_v10.safetensors")
pipe.to("cuda")
pipe.scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)

# 加载低秩适应模型
pipe.load_lora_weights('ntc-ai/SDXL-LoRA-slider.very-aesthetic', weight_name='very aesthetic.safetensors', adapter_name="very aesthetic")

# 激活低秩适应模型
pipe.set_adapters(["very aesthetic"], adapter_weights=[2.0])

prompt = "中世纪富有的酒馆老板坐在酒馆里，极具美感"
negative_prompt = "不适合工作场所的内容"
width = 512
height = 512
num_inference_steps = 10
guidance_scale = 2
image = pipe(prompt, negative_prompt=negative_prompt, width=width, height=height, guidance_scale=guidance_scale, num_inference_steps=num_inference_steps).images[0]
image.save('result.png')

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其他资源

• CivitAI - 在Civit上关注ntc获取更多低秩适应模型
• ntcai.xyz - 访问ntcai.xyz查找更多文章和低秩适应模型