Flux 3DXL Partfile 0001

🚀 3DXL Partfile 0001

3DXL Partfile 0001は、特定の画像生成特性を持つモデルです。特定のトリガーワードを使うことで、独特な画像を生成できます。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、以下の手順に従ってセットアップを行います。

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-0001"
trigger_word = "3DXLP1"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

✨ 主な機能

• 特定のトリガーワード 3DXLP1 を使用することで、様々な画像を生成できます。
• 特定の画像処理パラメータを設定することで、生成される画像の品質や特性を調整できます。

📦 インストール

このモデルの重みはSafetensors形式で利用可能です。以下のリンクからダウンロードできます。 Download

💻 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-0001"
trigger_word = "3DXLP1"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

高度な使用法

# 特定の画像生成パラメータを設定する例
# ここでは推奨される推論ステップ数を設定しています
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-0001"
trigger_word = "3DXLP1"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

# 推論ステップ数を設定
num_inference_steps = 32
image = pipe(prompt=trigger_word, num_inference_steps=num_inference_steps).images[0]

📚 ドキュメント

3DXL Partfile 0001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: 27

最適な次元と推論

推論範囲

• 推奨される推論ステップ数: 30–35

トリガーワード

画像生成をトリガーするには、3DXLP1 を使用する必要があります。

📄 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。