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• 英语 标签:
• 稳定扩散模型
• 文本生成图像 示例输入:
• 文本: "独角兽羊驼表情符号" 示例标题: 羊驼表情
• 文本: "宝可梦表情符号" 示例标题: 宝可梦表情
• 文本: "雪山表情符号" 示例标题: 雪山表情
• 文本: "蜗牛形状竖琴表情符号" 示例标题: 蜗牛竖琴表情 许可证: bigscience-bloom-rail-1.0

基于表情符号数据集微调的稳定扩散模型

emoji-diffusion是通过在俄罗斯表情符号数据集上微调的稳定扩散模型，专门用于生成表情符号图像。下图展示了该模型生成的部分样例。

使用说明

本模型与其他稳定扩散模型使用方法相同。更多信息请参阅稳定扩散文档。

您还可以将模型导出为ONNX、MPS或FLAX/JAX格式。

最佳实践是在提示词开头或结尾加入"emoji"文本。

import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerDiscreteScheduler

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "valhalla/emoji-diffusion",
    torch_dtype=torch.float16,
).to("cuda")
euler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe.scheduler = euler

prompt = "独角兽羊驼表情符号" 
image = pipe(prompt, num_inference_steps=30).images[0]
    
image.save("羊驼表情.png")

许可证

本模型采用CreativeML OpenRAIL-M许可证向公众开放，该许可证详细规定了使用权限：

1. 禁止使用模型故意生成或传播非法/有害内容
2. 作者对生成内容不主张权利，使用者可自由运用但须对使用行为负责
3. 允许商业用途和模型再分发，但必须包含相同的使用限制条款并向所有用户提供许可证副本 完整许可证请参阅此处

下游应用

本模型适用于娱乐用途和作为生成艺术创作助手。