Neon Impressionism Flux

🚀 ネオン印象派フラックスモデル

このモデルは、ネオン印象派のスタイルで画像生成を行うことができます。様々なオブジェクトをネオン印象派の独特な色彩と筆法で表現し、鮮やかでエネルギッシュな画像を生成します。

🚀 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/Halftone-Recraft-Flux"
trigger_word = "Neon Impressionism"  
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

画像生成をトリガーするには、Neon Impressionism を使用する必要があります。

✨ 主な機能

• ネオン印象派のスタイルで画像を生成できます。
• 様々なオブジェクト（ハンバーガー、人物のプロフィール、木など）を表現できます。
• 鮮やかな色彩と厚い筆法で、動的でエネルギッシュな画像を生成します。

📦 インストール

このモデルの重みは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。

💻 使用例

基本的な使用法

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/Halftone-Recraft-Flux"
trigger_word = "Neon Impressionism"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

# 画像生成の例
prompt = "Neon Impressionism, A beautiful landscape"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("generated_image.png")

高度な使用法

# 推論ステップや他のパラメータを調整する例
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/Halftone-Recraft-Flux"
trigger_word = "Neon Impressionism"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

# 推論ステップを調整
num_inference_steps = 32
prompt = "Neon Impressionism, A beautiful cityscape"
image = pipe(prompt, num_inference_steps=num_inference_steps).images[0]
image.save("high_quality_generated_image.png")

📚 ドキュメント

画像処理パラメータ

ラベリング

januspro - en（自然言語 & 英語）

トレーニングに使用された画像の総数

46

最適な解像度と推論

推論範囲

• 推奨推論ステップ: 30–35

📄 ライセンス

このモデルは、creativeml - openrail - mライセンスの下で提供されています。