Flux Lego Ref LoRA

⚠️ 重要提示

このモデルはまだ学習段階にあります。これは最終バージョンではなく、アーティファクトが含まれる場合や、一部のケースで性能が低い可能性があります。

✨ 主な機能

• テキスト入力に基づいてレゴスタイルの画像を生成します。
• 特定のトリガーワードを使用することで、モデルの特性を引き出すことができます。

📦 インストール

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 = "prithivMLmods/Flux-Lego-Ref-LoRA"
trigger_word = "lego --fref --89890"  
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 = "prithivMLmods/Flux-Lego-Ref-LoRA"
trigger_word = "lego --fref --89890"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

高度な使用法

# 推論を実行し、画像を生成する例
prompt = "lego --fref --89890, a Lego Star Wars figure stands in a pile of snow. The figure is adorned with a white snow-covered hat, a white coat, and a black and white striped jacket. The face of the figure is yellow, and the eyes are blue. The background is a grayish-gray color, and there are small white dots dotting the top of the image."
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("generated_image.png")

📚 ドキュメント

モデルの説明

prithivMLmods/Flux-Lego-Ref-LoRA

画像処理パラメータ

ラベリング: florence2-en(自然言語 & 英語)

学習に使用された総画像数: 15

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、lego --fref --89890 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タブで行えます。

📄 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。