Canopus Textile Pattern Adp LoRA

🚀 Canopus-Textile-Patterns

このモデルは、テキスタイルパターンを生成するためのStableDiffusionベースのLoRAモデルです。入力されたテキストに基づいて、美しいテキスタイルパターン画像を生成します。

🚀 クイックスタート

モデルのセットアップ

以下のコードを使用して、モデルをセットアップすることができます。

    pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
        "-------------xxxxxxxxx----------",
        torch_dtype=torch.float16,
        use_safetensors=True,
    )
                    (or)
-----------------------------------------------------------
    pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
        "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
        torch_dtype=torch.float16,
        use_safetensors=True,
    )
    pipe.scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
    
    pipe.load_lora_weights("prithivMLmods/Canopus-Textile-Pattern-adp-LoRA", weight_name="Canopus-Textile-Pattern-adp-LoRA.safetensors", adapter_name="tpl")
    pipe.set_adapters("tpl")
    pipe.to("cuda")

トリガープロンプト

以下のトリガープロンプトを使用して、画像生成を行うことができます。

• Kalamkari textile pattern, 4K
• Ikat textile pattern, 4K
• Floral textile pattern, 4K

トリガーワード

画像生成をトリガーするには、textile pattern 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。

こちらから、Files & versionsタブでダウンロードできます。

✨ 主な機能

• テキスト入力に基づいて、テキスタイルパターンの画像を生成します。
• 複数のトリガープロンプトをサポートしています。
• トリガーワードを使用して、画像生成を制御できます。

📦 インストール

セットアップに必要なコードは上記の「SETTING-UP」セクションに記載されています。

💻 使用例

基本的な使用法

    pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
        "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
        torch_dtype=torch.float16,
        use_safetensors=True,
    )
    pipe.scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
    
    pipe.load_lora_weights("prithivMLmods/Canopus-Textile-Pattern-adp-LoRA", weight_name="Canopus-Textile-Pattern-adp-LoRA.safetensors", adapter_name="tpl")
    pipe.set_adapters("tpl")
    pipe.to("cuda")

    prompt = "Floral textile pattern, 4K"
    image = pipe(prompt).images[0]
    image.save("output.png")

📚 ドキュメント

画像処理パラメータ

トリガープロンプトのパラメータ

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。