Flux Sketch Ep LoRA

🚀 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/Flux-Sketch-Ep-LoRA"
trigger_word = "ep 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

画像生成をトリガーするには、ep 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

• テキスト入力に基づいて、特定のスケッチスタイルの画像を生成します。
• 様々な人物や物体のスケッチ画像を生成できます。

📦 インストール

セットアップに必要なPythonコードは以下の通りです。

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/Flux-Sketch-Ep-LoRA"
trigger_word = "ep sketch"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

💻 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/Flux-Sketch-Ep-LoRA"
trigger_word = "ep sketch"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

# 画像生成の例
prompt = f"{trigger_word}, a medium-sized sketch of a mans face is depicted in a vibrant shade of blue. The mans eyes are a piercing blue, and he has a slight smile on his face. His hair is a dark shade of black, and his eyebrows are a lighter shade of brown. He has a black mustache and beard, and a black necklace around his neck. The background is a solid white, and the sketch is done in a simple, cartoon-like style."
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("output_image.png")

📚 ドキュメント

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

22

最適な次元と推論

推論範囲

• 推奨推論ステップ: 30–35

🔧 技術詳細

このモデルは、特定のスケッチスタイルの画像生成に特化しています。画像処理パラメータや次元設定、推論範囲などの詳細は、上記のドキュメントセクションで説明されています。トレーニングには22枚の画像が使用され、ラベリングにはflorence2-en(自然言語 & 英語)が使用されています。

📄 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。