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梦境塑造者7代

lykon/dreamshaper-7是基于runwayml/stable-diffusion-v1-5微调的稳定扩散模型。

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扩散器使用指南

关于如何使用🧨扩散器运行文生图模型的通用信息，请参阅官方文档。

1. 安装

pip install diffusers transformers accelerate

2. 运行代码

from diffusers import AutoPipelineForText2Image, DEISMultistepScheduler
import torch

pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained('lykon/dreamshaper-7', torch_dtype=torch.float16, variant="fp16")
pipe.scheduler = DEISMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "身穿破旧机甲服的肌肉虬髯男子肖像照，浅景深效果，细节精致，钢金属质感，优雅风格，锐利对焦，柔和光线，鲜艳色彩"

generator = torch.manual_seed(33)
image = pipe(prompt, generator=generator, num_inference_steps=25).images[0]  
image.save("./image.png")

版本说明

• 第8代重点优化了第7代的功能。相比专注于真实感的模型可能更难实现照片级真实感，相比动漫专用模型可能更难呈现动漫风格，但若使用得当可两者兼顾。参见示例！
• 第7代增强了LoRA适配性、NSFW内容和真实感表现。若追求"绝对"真实感，推荐尝试AbsoluteReality模型。
• 第6代扩展了LoRA支持并丰富了整体风格表现。该版本在直接生成1024高度图像时表现更优（但需谨慎使用）。6.x系列均为改进版本。
• 第5代在照片级真实感方面表现最佳，并具备噪点偏移功能。
• 第4代显著提升了动漫表现力（无需LoRA即可生成）和对booru标签的兼容性。习惯标注式提示的用户可能需要适应新控制方式，因此仍可选择3.31版本。该版本在低分辨率下的眼部表现也更出色。总体而言是对第3代的优化改进，差异不会过大。