Flux Sketch Scribble LoRA

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、まず必要なライブラリをインポートし、ベースモデルとLoRAモデルを読み込みます。以下にサンプルコードを示します。

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-Scribble-LoRA"
trigger_word = "Sketch Scribble"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

✨ 主な機能

• テキスト入力に基づいて、特定のスケッチスクリブルスタイルの画像を生成できます。
• トリガーワードを使用することで、指定したスタイルの画像生成をトリガーできます。

📦 インストール

このモデルを使用するには、必要なライブラリをインストールする必要があります。コード例に記載されているように、torch と pipelines の DiffusionPipeline を使用します。

💻 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/Flux-Sketch-Scribble-LoRA"
trigger_word = "Sketch Scribble"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

高度な使用法

# 特定のトリガーワードを使用して画像を生成する例
prompt = f"{trigger_word}, A black and white portrait of a mans face. The man has a dark beard and mustache."
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("generated_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)

トータルの学習画像数

20

最適な解像度と推論

推論範囲

• 推奨推論ステップ数: 30–35

トリガーワード

画像生成をトリガーするには、Sketch Scribble 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。

📄 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。