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• 扩散器 license: "mit" inference: false instance_prompt: "像素艺术" base_model: "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0"

ntcai.xyz滑块 - 像素艺术 (SDXL微调模型)

强度: -3	强度: 0	强度: 3

查看更多示例请访问 https://sliders.ntcai.xyz/sliders/app/loras/14aaf0b7-7119-49a5-bb2f-04c5c0fb4a65

下载

本模型权重文件提供Safetensors格式下载。

触发词

可通过以下触发词增强本微调模型效果：

像素艺术

在diffusers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)

# 加载微调模型
pipe.load_lora_weights('ntc-ai/SDXL-LoRA-slider.pixel-art', weight_name='像素艺术.safetensors', adapter_name="像素艺术")

# 激活微调模型
pipe.set_adapters(["像素艺术"], adapter_weights=[2.0])

prompt = "中世纪富有的酒馆老板坐在酒馆里，像素艺术"
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('生成结果.png')

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