FLUX.1 Dev LoRA Children Simple Sketch

🚀 FLUX.1-dev-LoRA-Children-Simple-Sketch

このLoRAモデルは、HongkeによってShakker AI上で、FLUX.1-devをベースに子供向けのシンプルなスケッチスタイルで学習されたものです。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用することで、子供向けのシンプルなスケッチスタイルの画像を生成できます。以下に基本的な使用方法を説明します。

✨ 主な機能

• 子供向けのシンプルなスケッチスタイルの画像生成が可能です。
• sketched styleというトリガーワードを使用することで、特定のスタイルをトリガーできます。

📦 インストール

このモデルを使用するには、必要なライブラリをインストールする必要があります。以下のコードを参考にしてください。

import torch
from diffusers import FluxPipeline

pipe = FluxPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16)
pipe.load_lora_weights("Shakker-Labs/FLUX.1-dev-LoRA-Children-Simple-Sketch", weight_name="FLUX-dev-lora-children-simple-sketch.safetensors")
pipe.fuse_lora(lora_scale=1.5)
pipe.to("cuda")

💻 使用例

基本的な使用法

import torch
from diffusers import FluxPipeline

pipe = FluxPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16)
pipe.load_lora_weights("Shakker-Labs/FLUX.1-dev-LoRA-Children-Simple-Sketch", weight_name="FLUX-dev-lora-children-simple-sketch.safetensors")
pipe.fuse_lora(lora_scale=1.5)
pipe.to("cuda")

prompt = "sketched style,A joyful girl with balloons floats above a city wearing a hat and striped pants,"

image = pipe(prompt, 
             num_inference_steps=24, 
             guidance_scale=3.5,
            ).images[0]
image.save(f"example.png")

高度な使用法

# 高度なパラメータを調整して画像生成を行う例
import torch
from diffusers import FluxPipeline

pipe = FluxPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16)
pipe.load_lora_weights("Shakker-Labs/FLUX.1-dev-LoRA-Children-Simple-Sketch", weight_name="FLUX-dev-lora-children-simple-sketch.safetensors")
pipe.fuse_lora(lora_scale=1.2)  # lora_scaleを調整
pipe.to("cuda")

prompt = "sketched style,A group of happy children playing in a park"

image = pipe(prompt, 
             num_inference_steps=32,  # 推論ステップ数を増やす
             guidance_scale=4.0,  # ガイダンススケールを調整
            ).images[0]
image.save(f"advanced_example.png")

📚 ドキュメント

トリガーワード

画像生成をトリガーするには、sketched styleを使用する必要があります。diffusersでの推奨スケールは0.8から1.5です。

オンライン推論

このモデルは、Shakker AI上でオンラインで実行することもできます。ここでは画像生成用のオンラインインターフェースが提供されています。

📄 ライセンス

このモデルは、flux-1-dev-non-commercial-licenseに基づいて公開されています。