333 PRO

🚀 クイックスタート

モデルのセットアップ

import torch
from pipelines import DiffusionPipeline

base_model = "black-forest-labs/FLUX.1-dev"
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(base_model, torch_dtype=torch.bfloat16)

lora_repo = "strangerzonehf/333-PRO"
trigger_word = "333 Pro Sketch"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

device = torch.device("cuda")
pipe.to(device)

画像生成のトリガーワード

このモデルで画像生成をトリガーするには、333 Pro Sketch を使用する必要があります。

モデルのダウンロード

このモデルのウェイトはSafetensors形式で利用可能です。 ダウンロード は、Files & versionsタブから行えます。

✨ 主な機能

画像生成機能

このモデルは、特定のテキストプロンプトに基づいて、白黒の素描画像を生成することができます。以下にいくつかの例を示します。

• テキストプロンプト: '333 Pro Sketch – A black and white drawing of a ram on a textured gray background. The ram’s head is turned to the left, showcasing its curved, pointed horns. Its face is detailed with fine lines, highlighting its white fur, black nose, and slightly open mouth. The ram’s eyes are black, giving it a strong, focused expression. Perched atop its head is a black bird, its feathers sketched with delicate strokes. The background remains minimal, allowing the intricate linework of the ram and bird to stand out, creating a striking contrast.' 出力画像: images/111.png
• テキストプロンプト: '333 Pro Sketch, A black and white drawing of a man playing a trumpet. The man is wearing a striped shirt and shorts. He is holding the trumpet in his right hand. His left hand is raised in the air. His right arm is extended out to the right. The background is a light beige color. The drawing is done in black ink.' 出力画像: images/22.png
• テキストプロンプト: '333 Pro Sketch, A detailed sketch of a man playing a saxophone on a light colored background. The man is wearing a short sleeve shirt and has short dark hair. His eyes are closed and his mouth is slightly open. The saxophone is held in his right hand and is positioned to the right of the saxophone. His left hand is positioned in front of his mouth. His right hand is resting on his hip. He has a beard and mustache. His hair is dark brown.' 出力画像: images/33.png

画像処理パラメータ

ラベリング

このモデルのラベリングには、florence2-en（自然言語 & 英語）が使用されています。

トレーニングに使用された画像の総数

トレーニングには合計33枚の画像が使用されています。

最適な解像度と推論設定

推論範囲

• 推奨推論ステップ数: 30–35

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。