2000 Ads Offset Noise Micro

🚀 SDXL LoRA DreamBooth - linoyts/2000_ads_offset_noise_micro

このモデルは、Stable Diffusion XLのベースモデルに対するLoRA適応重みを提供し、特定のスタイルの広告画像生成に特化しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、Stable Diffusion XLベースモデルに対するlinoyts/2000_ads_offset_noise_microのLoRA適応重みです。

✨ 主な機能

• 特定のスタイル（）の広告画像を生成できます。
• 様々なUI（AUTOMATIC1111、Comfy UI、SD.Next、Invokeなど）で使用可能です。
• 🧨 diffusersライブラリを通じてプログラム的に利用できます。

📦 インストール

UIでの使用

• LoRA: 2000_ads_offset_noise_micro.safetensors を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_offset_noise_micro: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_offset_noise_micro_emb.safetensors を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_offset_noise_micro_emb を追加して使用します。例えば、an ad in the style of 2000_ads_offset_noise_micro_emb のように。 （このLoRAはLoRAとEmbeddingsを一緒に学習させているため、両方が必要です）

💻 使用例

基本的な使用法

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_offset_noise_micro', weight_name='pytorch_lora_weights.safetensors')
embedding_path = hf_hub_download(repo_id='linoyts/2000_ads_offset_noise_micro', filename='2000_ads_offset_noise_micro_emb.safetensors', repo_type="model")
state_dict = load_file(embedding_path)
pipeline.load_textual_inversion(state_dict["clip_l"], token=["<s0>", "<s1>"], text_encoder=pipeline.text_encoder, tokenizer=pipeline.tokenizer)
pipeline.load_textual_inversion(state_dict["clip_g"], token=["<s0>", "<s1>"], text_encoder=pipeline.text_encoder_2, tokenizer=pipeline.tokenizer_2)
        
image = pipeline('<s0><s1> ad of a llama wearing headphones').images[0]

より詳細な情報（重み付け、LoRAのマージや融合など）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。

📚 ドキュメント

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。

🔧 技術詳細

• 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）
• ピボタルチューニングは有効にされています。（True）
• 学習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。