2000 Ads Linoy Multi

🚀 SDXL LoRA DreamBooth - linoyts/2000_ads_linoy_multi

このモデルは、テキストから画像を生成するためのLoRA適応重みを提供し、特定のスタイルの広告画像を生成するのに役立ちます。

🚀 クイックスタート

モデルのダウンロード

AUTOMATIC1111、Comfy UI、SD.Next、InvokeなどのUIで使用できます。

• LoRA：2000_ads_linoy_multi.safetensors ここからダウンロード 💾。
  • models/Lora フォルダに配置します。
  • AUTOMATIC1111では、プロンプトに <lora:2000_ads_linoy_multi:1> を追加してLoRAをロードします。ComfyUIでは 通常のLoRAとしてロード します。
• Embeddings：2000_ads_linoy_multi_emb.safetensors ここからダウンロード 💾。
  • embeddings フォルダに配置します。
  • プロンプトに 2000_ads_linoy_multi_emb を追加して使用します。例えば、an ad in the style of 2000_ads_linoy_multi_emb of a woman のように。 （このLoRAはLoRAと埋め込みを一緒に学習させたため、両方が必要です）

🧨 diffusersライブラリでの使用

from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch
from huggingface_hub import hf_hub_download
from safetensors.torch import load_file
        
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained('stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0', torch_dtype=torch.float16).to('cuda')
pipeline.load_lora_weights('linoyts/2000_ads_linoy_multi', weight_name='pytorch_lora_weights.safetensors')
embedding_path = hf_hub_download(repo_id='linoyts/2000_ads_linoy_multi', filename='2000_ads_linoy_multi_emb.safetensors', repo_type="model")
state_dict = load_file(embedding_path)
pipeline.load_textual_inversion(state_dict["clip_l"], token=["<s0>", "<s1>", "<s2>", "<s3>"], text_encoder=pipeline.text_encoder, tokenizer=pipeline.tokenizer)
pipeline.load_textual_inversion(state_dict["clip_g"], token=["<s0>", "<s1>", "<s2>", "<s3>"], text_encoder=pipeline.text_encoder_2, tokenizer=pipeline.tokenizer_2)
        
image = pipeline('<s0><s1> ad of a <s2><s3> woman wearing headphones').images[0]

詳細（LoRAの重み付け、マージ、融合を含む）については、diffusersでのLoRAのロードに関するドキュメント を参照してください。

✨ 主な機能

トリガーワード

学習したコンセプトの画像生成をトリガーするには、プロンプト内の各コンセプト識別子を新しく挿入されたトークンに置き換えます。

• コンセプト TOK をトリガーするには、プロンプトで <s0><s1> を使用します。
• コンセプト T2K をトリガーするには、プロンプトで <s2><s3> を使用します。

🔧 技術詳細

モデルの詳細

• これは stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 用の linoyts/2000_ads_linoy_multi LoRA適応重みです。

トレーニングの詳細

• すべての ファイルとバージョン。
• 重みは 🧨 diffusers Advanced Dreambooth Training Script を使用してトレーニングされました。
• テキストエンコーダのLoRAは有効にされていません。
• ピボタルチューニングは有効にされています。
• トレーニングに使用された特別なVAE：madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix。

📄 ライセンス

このモデルは openrail++ ライセンスの下で提供されています。