3diconz

🚀 SDXL LoRA DreamBooth - LinoyTsaban/3diconz

このモデルは、Stable Diffusion XLを用いたテキストから画像生成を行うためのLoRAモデルです。特定のスタイルやコンセプトを学習し、それに基づいた画像を生成することができます。

🚀 クイックスタート

モデルの概要

これは、stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0用のLinoyTsaban/3diconz LoRA適応重みです。

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。

🧨 diffusersライブラリ での使用方法

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('LinoyTsaban/3diconz', weight_name='pytorch_lora_weights.safetensors')
embedding_path = hf_hub_download(repo_id='LinoyTsaban/3diconz', filename="embeddings.safetensors", repo_type="model")
state_dict = load_file(embedding_path)
pipeline.load_textual_inversion(state_dict["clip_l"], token=["<s0>", "<s1>"], text_encoder=pipe.text_encoder, tokenizer=pipe.tokenizer)
pipeline.load_textual_inversion(state_dict["clip_g"], token=["<s0>", "<s1>"], text_encoder=pipe.text_encoder_2, tokenizer=pipe.tokenizer_2)
        
image = pipeline('in the style of <s0><s1>').images[0]

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。

モデルのダウンロード

AUTOMATIC1111、Comfy UI、SD.Next、InvokeなどのUIで使用する場合:

• LoRAの *.safetensors ファイルを ここ からダウンロードし、名前を変更してLoraフォルダに配置します。
• テキスト埋め込みの *.safetensors ファイルを ここ からダウンロードし、名前を変更して埋め込みフォルダに配置します。

すべての ファイルとバージョン を参照できます。

詳細情報

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を有効にする: False
• ピボタルチューニングを有効にする: True
• トレーニングに使用される特別な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。