Flux 3DXL Partfile 0002

🚀 クイックスタート

このセクションでは、このモデルを使用するための基本的な手順を説明します。

モデルのセットアップ

以下のコードを使用して、モデルをセットアップします。

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-3DXL-Partfile-0002"
trigger_word = "3DXLP2"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

画像生成のトリガー

画像生成をトリガーするには、3DXLP2 を使用する必要があります。

✨ 主な機能

• 3D画像生成：このモデルは3D画像生成に特化しており、特定のパラメータ設定とトリガーワードを用いることで、様々な3D画像を生成することができます。
• パラメータ設定：画像生成のための様々なパラメータを設定することができます。

📦 インストール

このモデルを使用するには、上記のセットアップコードを実行する必要があります。

💻 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-3DXL-Partfile-0002"
trigger_word = "3DXLP2"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

📚 ドキュメント

3DXLパートファイル0002のモデル説明

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総画像数: 19

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、3DXLP2 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」タブから行うことができます。

📄 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。