Open Image Preferences V1 Flux Dev Lora

🚀 クイックスタート

このセクションでは、このモデルの基本的な使い方を説明します。

✨ 主な機能

• このモデルは、特定のスタイルの画像生成をトリガーするためのキーワードを使用できます。
• Flux diffusers trainerを使用してトレーニングされています。

📦 インストール

このモデルを使用するには、🧨 diffusers libraryが必要です。以下のコードを使用して、モデルをロードできます。

from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda')
pipeline.load_lora_weights('davidberenstein1957/image-preferences-flux-dev-lora', weight_name='pytorch_lora_weights.safetensors')
image = pipeline('["Cinematic", "Photographic", "Anime", "Manga", "Digital art", "Pixel art", "Fantasy art", "Neonpunk", "3D Model", “Painting”, “Animation” “Illustration”]').images[0]

💻 使用例

基本的な使用法

from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda')
pipeline.load_lora_weights('davidberenstein1957/image-preferences-flux-dev-lora', weight_name='pytorch_lora_weights.safetensors')
image = pipeline('["Cinematic", "Photographic", "Anime", "Manga", "Digital art", "Pixel art", "Fantasy art", "Neonpunk", "3D Model", “Painting”, “Animation” “Illustration”]').images[0]

📚 ドキュメント

• モデルの詳細な説明や、LoRAの重み付け、マージ、融合などの詳細については、diffusersでのLoRAの読み込みに関するドキュメントを参照してください。

📄 ライセンス

このモデルの使用に際しては、こちらに記載されているライセンス条項に従ってください。

🔧 技術詳細

モデルの概要

これらは、black-forest-labs/FLUX.1-schnell用のdavidberenstein1957/image-preferences-flux-schnell-lora DreamBooth LoRAの重みです。重みは、DreamBoothを使用して、Flux diffusers trainerでトレーニングされました。

トリガーワード

画像生成をトリガーするには、["Cinematic", "Photographic", "Anime", "Manga", "Digital art", "Pixel art", "Fantasy art", "Neonpunk", "3D Model", “Painting”, “Animation” “Illustration”]を使用する必要があります。

モデルのダウンロード

*.safetensors LoRAをダウンロードして、Files & versionsタブで利用できます。

使用上の注意事項

• テキストエンコーダーのLoRAは有効になっていません。
• モデルの使用に際しては、ライセンス条項に従ってください。

想定される用途と制限

使い方

# TODO: この拡散パイプラインを実行するためのコードスニペットを追加してください

制限とバイアス

[TODO: 潜在的な問題とその解決策の例を提供してください]

トレーニングの詳細

[TODO: モデルのトレーニングに使用されたデータを説明してください]