Yarn Art Flux LoRA

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、まずモデルをダウンロードし、Diffusersライブラリを用いて画像生成を行います。以下に基本的な手順を示します。

モデルのダウンロード

Files & versionsタブから*.safetensors LoRAをダウンロードします。

画像生成の実行

以下のコードを使用して、糸アートスタイルの画像を生成できます。

from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda')
pipeline.load_lora_weights('linoyts/yarn_art_flux_1_700_custom', weight_name='pytorch_lora_weights.safetensors')
image = pipeline('a Yarn art style tarot card').images[0]

より詳細な情報（LoRAの重み付け、マージ、融合など）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。

✨ 主な機能

• 特定スタイルの画像生成：yarn art styleというトリガーワードを使用することで、糸アートスタイルの画像を生成できます。
• Diffusersライブラリとの互換性：🧨 diffusersライブラリと互換性があり、簡単に画像生成を行えます。

📚 ドキュメント

モデルの説明

これらはlinoyts/yarn_art_flux_1_700_customのDreamBooth LoRAの重みで、black-forest-labs/FLUX.1-devをベースにしています。重みはDreamBoothを使用し、Flux diffusers trainerで学習されました。テキストエンコーダのLoRAは有効にされていません（False）。

トリガーワード

画像生成をトリガーするには、yarn art styleを使用する必要があります。

モデルのダウンロード

Files & versionsタブから*.safetensors LoRAをダウンロードできます。

使用方法

🧨 diffusersライブラリを使用した画像生成のコード例は以下の通りです。

from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda')
pipeline.load_lora_weights('linoyts/yarn_art_flux_1_700_custom', weight_name='pytorch_lora_weights.safetensors')
image = pipeline('a Yarn art style tarot card').images[0]

より詳細な情報（LoRAの重み付け、マージ、融合など）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。

ライセンス

このモデルの使用に際しては、こちらに記載されているライセンス条項に従ってください。

想定される用途と制限

使い方

# TODO: add an example code snippet for running this diffusion pipeline

制限とバイアス

[TODO: provide examples of latent issues and potential remediations]

学習の詳細

[TODO: describe the data used to train the model]

📄 ライセンス

このモデルの使用に際しては、こちらに記載されているライセンス条項に従ってください。