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• 文本生成图像
• 通量模型
• LoRA微调
• 扩散模型
• 模板:sd-lora
• AI工具包

示例:

• 文本: 一幅水彩画，描绘鸟儿飞越水域，前景有树木，背景是布满云朵的天空。[触发词] 输出: 图片链接: samples/1746164789308__000001000_0.jpg
• 文本: 一幅水彩画，展现鹿站在树木环绕的山顶，背景是花草丛生的山脉与多云天空。[触发词] 输出: 图片链接: samples/1746164819144__000001000_1.jpg
• 文本: 一幅油画描绘男子站在海洋中的帆船上，背景是天空，画面左侧有文字。[触发词] 输出: 图片链接: samples/1746164848879__000001000_2.jpg

基础模型: black-forest-labs/FLUX.1-dev 触发提示: homer 许可证类型: 其他 许可证名称: flux-1-dev非商业许可证 许可证链接: https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/blob/main/LICENSE.md

温斯洛·霍默风格模型

我开发了基于通量学习的模型，通过精选全球著名艺术家的高清杰作进行训练。该LoRA微调过程利用了芝加哥艺术学院等权威机构发布的优质开放图像资源。最终模型展现出卓越的能力，能精准捕捉不同历史艺术流派中细腻的技法与风格特征。

相关模型:

• https://huggingface.co/openfree/claude-monet
• https://huggingface.co/openfree/pierre-auguste-renoir
• https://huggingface.co/openfree/paul-cezanne
• https://huggingface.co/openfree/van-gogh
• https://huggingface.co/openfree/winslow-homer

<作品展示区 />

触发词

使用homer作为图像生成触发词。

模型下载及使用指南

本模型提供Safetensors格式的权重文件，支持ComfyUI、AUTOMATIC1111、SD.Next、Invoke AI等平台。

下载链接位于"文件与版本"选项卡。

配合🤗扩散模型库使用

from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch

pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained('black-forest-labs/FLUX.1-dev', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda')
pipeline.load_lora_weights('openfree/winslow-homer', weight_name='winslow-homer.safetensors')
image = pipeline('一幅水彩画，描绘鸟儿飞越水域，前景有树木，背景是布满云朵的天空。[触发词]').images[0]
image.save("我的作品.png")

社区支持: https://discord.gg/openfreeai

更多技术细节（包括权重调整、LoRA合并与融合）请参阅扩散模型库的LoRA加载文档