Flux Latentpop

このモデルはReplicateでトレーニングされました。詳細はこちら: https://replicate.com/ostris/flux-dev-lora-trainer/train

トレーニングセットは、MidJourneyで --sref 3102110963 と --personalize 3xdy3qw フラグを使用して生成された23枚の画像で構成されています。トレーニングセット全体はこのリポジトリの ./2024-08-24-latentpop.zip にあります。

以下は、イラスト/カートゥーン風のFlux LoRAに適したトレーニングパラメータです。

{
  "steps": 1300,
  "lora_rank": 24,
  "optimizer": "adamw8bit",
  "batch_size": 4,
  "resolution": "512,768,1024",
  "autocaption": true,
  "input_images": "https://replicate.delivery/pbxt/Lg3C1KUPfrRZZvJFaaSTmQ9qtAyXSonLvLSuTuj4Nop9vcSu/2024-08-24-latentpop.zip",
  "trigger_word": "LNTP",
  "learning_rate": 0.0002,
  "autocaption_suffix": "LNTP style",
  "caption_dropout_rate": 0.05,
}

最初にこのsrefをXで共有してくれた @ciguleva さんに感謝します。https://x.com/ciguleva/status/1827398343779098720

🚀 クイックスタート

概要

Flux latentpopは、鮮やかな背景とグランジーな限定スクリーン印刷の色使いを持つ、Tシャツデザインや一般的なイラスト、キャラクターポートレイトなどに最適なモデルです。

トレーニング情報

• トレーニングはReplicateで行われました。トレーニング詳細
• トレーニングセットは、MidJourneyで生成された23枚の画像で構成されています。トレーニングセット

トレーニングパラメータ

{
  "steps": 1300,
  "lora_rank": 24,
  "optimizer": "adamw8bit",
  "batch_size": 4,
  "resolution": "512,768,1024",
  "autocaption": true,
  "input_images": "https://replicate.delivery/pbxt/Lg3C1KUPfrRZZvJFaaSTmQ9qtAyXSonLvLSuTuj4Nop9vcSu/2024-08-24-latentpop.zip",
  "trigger_word": "LNTP",
  "learning_rate": 0.0002,
  "autocaption_suffix": "LNTP style",
  "caption_dropout_rate": 0.05,
}

✨ 主な機能

• 鮮やかな背景とグランジーな限定スクリーン印刷の色使いで、魅力的な画像を生成します。
• Tシャツデザイン、一般的なイラスト、キャラクターポートレイトなどで優れた結果を生み出します。

💻 使用例

基本的な使用法

画像生成をトリガーするには LNTP を使用します。guidance_scale を約 2.5 に設定すると、スタイル的に面白い出力画像が得られます。

高度な使用法

🧨 diffusersライブラリ を使用して、Flux latentpopを活用することができます。

from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch

pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained('black-forest-labs/FLUX.1-dev', torch_dtype=torch.float16).to('cuda')
pipeline.load_lora_weights('jakedahn/flux-latentpop', weight_name='lora.safetensors')
image = pipeline('your prompt').images[0]

LoRAの重み付け、マージ、融合などの詳細については、diffusersでのLoRAの読み込みに関するドキュメント を参照してください。

🔧 技術詳細

トレーニング環境

このモデルはReplicateでトレーニングされました。トレーニングに使用されたパラメータは以下の通りです。

トレーニングパラメータ

{
  "steps": 1300,
  "lora_rank": 24,
  "optimizer": "adamw8bit",
  "batch_size": 4,
  "resolution": "512,768,1024",
  "autocaption": true,
  "input_images": "https://replicate.delivery/pbxt/Lg3C1KUPfrRZZvJFaaSTmQ9qtAyXSonLvLSuTuj4Nop9vcSu/2024-08-24-latentpop.zip",
  "trigger_word": "LNTP",
  "learning_rate": 0.0002,
  "autocaption_suffix": "LNTP style",
  "caption_dropout_rate": 0.05,
}

トレーニングデータ

トレーニングセットは、MidJourneyで生成された23枚の画像で構成されています。生成には --sref 3102110963 と --personalize 3xdy3qw フラグが使用されました。トレーニングセット全体はこのリポジトリの ./2024-08-24-latentpop.zip にあります。

📄 ライセンス

このプロジェクトは flux-1-dev-non-commercial-license の下でライセンスされています。