许可协议:creativeml-openrail-m
基础模型:black-forest-labs/FLUX.1-dev
标签:
- 稳定扩散
- 稳定扩散-扩散器
- 文本生成图像
- 扩散器
- 简单调谐器
- LoRA
- 模板:sd-lora
推理:true
小部件:
- 文本:无条件(空白提示)
参数:
负面提示:模糊、裁剪、丑陋
输出:
URL:./assets/image_0_0.png
- 文本:
elk_style,奇幻厨房场景:头戴羽毛帽、围着条纹围巾、特征夸张的男子张开双臂站立,仿佛在宣告;一位穿着复古连衣裙和围裙的忧心忡忡的女子坐在桌旁,手持煎锅,周围摆满餐具和盘子,背景是砖墙、带窗帘的窗户以及铺有地毯的木地板。
输出:
URL:images/example_2wixkomof.png
- 文本:
elk_style,这幅画描绘了法国巴黎一条繁忙的街道场景。画作采用写实风格,笔触松散,色彩鲜明。画中一位女子走在街上,穿着蓝色裙子,头戴黑色高顶礼帽,帽顶有一颗红色绒球。她手里拿着一个白色盒子,似乎在低头看它。画的左侧有一根路灯柱,上面挂着“Cafe”的招牌。右侧是几栋建筑,装饰着华丽的建筑细节,包括一辆马车和一群走在人行道上的人。天空阴沉,地面湿润,暗示刚下过雨。
输出:
URL:images/example_8o7mwv5ph.png
LoRA-Kirchner-flux
这是基于black-forest-labs/FLUX.1-dev衍生的LoRA模型。
训练期间使用的主要验证提示为:
这是一幅黑白插图,画中一位长须及胸、白发苍苍的男子坐在地上,双臂高举过头顶。他似乎在冥想,双眼紧闭,面容安详。身后还有两名男子,一人仰卧,另一人躺在地上。背景是山景和阴云密布的天空。插图上方文字写道:“愿我出生的日子毁灭。他们与他一同在地上坐了七天七夜,无人对他说话,因为他们见他的痛苦极其重大。”插图周围装饰着边框。
验证设置
- CFG:
7.5
- CFG重缩放:
0.0
- 步数:
20
- 采样器:
None
- 种子:
42
- 分辨率:
1024
注:验证设置不一定与训练设置相同。
您可以在以下图库中找到一些示例图像:
文本编码器未经过训练。
您可以复用基础模型的文本编码器进行推理。
训练设置
- 训练周期:235
- 训练步数:4000
- 学习率:0.0001
- 有效批次大小:6
- 预测类型:flow-matching
- 重缩放零SNR的betas:False
- 优化器:AdamW,随机bf16
- 精度:纯BF16
- Xformers:未使用
- LoRA秩:64
- LoRA Alpha:None
- LoRA丢弃率:0.1
- LoRA初始化风格:默认
数据集
ErnstLudwigKirchner
- 重复次数:0
- 图像总数:102
- 宽高比分桶总数:1
- 分辨率:1024像素
- 裁剪:是
- 裁剪风格:居中
- 裁剪比例:正方形
推理
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
model_id = 'black-forest-labs/FLUX.1-dev'
adapter_id = 'davidrd123/lora-Kirchner-flux'
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)
pipeline.load_lora_weights(adapter_id)
prompt = "这是一幅黑白插图,画中一位长须及胸、白发苍苍的男子坐在地上,双臂高举过头顶。他似乎在冥想,双眼紧闭,面容安详。身后还有两名男子,一人仰卧,另一人躺在地上。背景是山景和阴云密布的天空。插图上方文字写道:“愿我出生的日子毁灭。他们与他一同在地上坐了七天七夜,无人对他说话,因为他们见他的痛苦极其重大。”插图周围装饰着边框。"
pipeline.to('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'mps' if torch.backends.mps.is_available() else 'cpu')
image = pipeline(
prompt=prompt,
num_inference_steps=20,
generator=torch.Generator(device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'mps' if torch.backends.mps.is_available() else 'cpu').manual_seed(1641421826),
width=1024,
height=1024,
guidance_scale=7.5,
).images[0]
image.save("output.png", format="PNG")