RGART

🚀 クイックスタート

環境設定

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/RGART"
trigger_word = "RG Art"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

トリガーワードの使用

モデルを使用して画像を生成するには、RG Art をトリガーワードとして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。

✨ 主な機能

• 特定のスタイル（RG Art）の画像生成が可能です。
• 複数のテキストプロンプトに対応し、多彩な画像を生成できます。

📚 ドキュメント

モデルの説明

画像処理パラメータ

ラベリング

florence2-en（自然言語 & 英語）

トレーニングに使用された画像の総数

39

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