library_name: transformers tags:

• flux
• stable-diffusion
• prompt-enhancer license: apache-2.0 language:
• en base_model:
• google/flan-t5-small

模型详情

该模型经过微调优化，可将简短提示词转化为详细提示词，从而实现基于稳定扩散或Flux技术的图像生成。这一改进使用户能够构建更具体、更细腻的生成请求，从而获得质量更高、连贯性更强的图像。

模型描述

• 开发者: [Imran Ali]
• 模型类型: [T5（文本到文本转换Transformer）]
• 支持语言（NLP）: [英语]
• 许可证: [apache-2.0]
• 基础模型: [t5-small]
• 演示空间: Demo Space

快速开始

使用以下代码快速体验模型功能：

from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

# 加载分词器和模型
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("imranali291/flux-prompt-enhancer")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("imranali291/flux-prompt-enhancer")

# 示例输入
input_text = "暮色降临的未来都市景观"

# 分词处理
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids

# 生成输出
output = model.generate(input_ids, max_length=128, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, do_sample=True, top_p=0.9, temperature=0.7, repetition_penalty=2.5)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))