Flux Art Nightmare 99

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下する可能性があります。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、Flux-Art-Nightmare-99モデルを使用して画像生成を行うための基本的な手順を説明します。

セットアップ

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-Art-Nightmare-99"
trigger_word = "nm99"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

トリガーワードの使用

画像生成をトリガーするには、nm99 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。

✨ 主な機能

• 特定のスタイルやテーマの画像生成が可能です。
• LoRA技術を利用しているため、学習時間やリソースを節約できます。

📦 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だけです。必要なライブラリがインストールされていることを確認してください。

💻 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-Art-Nightmare-99"
trigger_word = "nm99"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

# 画像生成の例
prompt = f"{trigger_word}, a beautiful landscape"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("generated_image.png")

📚 ドキュメント

モデルの説明

prithivMLmods/Flux-Art-Nightmare-99

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: 14

最適な解像度

• 768 x 1024 (最適)
• 1024 x 1024 (デフォルト)

📄 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。