Style Enhancer Xl Lora

🚀 Style Enhancer XL LoRA

Style Enhancer XL LoRA は、Animagine XL 2.0 の機能を強化するために設計された高度な高解像度のLoRA（Low-Rank Adaptation）アダプターです。この革新的なモデルは、アニメスタイルの画像の微調整と洗練に優れており、比類のない品質と詳細を実現します。Stable Diffusion XLフレームワークとシームレスに統合され、独特なDanbooruタグをサポートして、正確でクリエイティブな画像生成を可能にします。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、Style Enhancer XL LoRAを使用して画像を生成するための基本的な手順を説明します。

✨ 主な機能

• アニメスタイルの画像の品質とスタイルを向上させます。
• Stable Diffusion XLフレームワークとシームレスに統合されます。
• Danbooruタグをサポートし、正確でクリエイティブな画像生成を可能にします。
• SD 1.5の独特な「古き良き」アートスタイルを再現することができます。

📦 インストール

最新の diffusers ライブラリと他の必須パッケージをインストールしてください。

pip install diffusers --upgrade
pip install transformers accelerate safetensors

💻 使用例

基本的な使用法

以下のPythonスクリプトは、Animagine XL 2.0と共にStyle Enhancer XL LoRAを使用する方法を示しています。デフォルトのスケジューラはEulerAncestralDiscreteSchedulerですが、明確化のために明示的に定義することができます。

import torch
from diffusers import (
    StableDiffusionXLPipeline, 
    EulerAncestralDiscreteScheduler,
    AutoencoderKL
)

# Initialize LoRA model and weights
lora_model_id = "Linaqruf/style-enhancer-xl-lora"
lora_filename = "style-enhancer-xl.safetensors"

# Load VAE component
vae = AutoencoderKL.from_pretrained(
    "madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix", 
    torch_dtype=torch.float16
)

# Configure the pipeline
pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
    "Linaqruf/animagine-xl-2.0", 
    vae=vae,
    torch_dtype=torch.float16, 
    use_safetensors=True, 
    variant="fp16"
)
pipe.scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe.to('cuda')

# Load and fuse LoRA weights
pipe.load_lora_weights(lora_model_id, weight_name=lora_filename)
pipe.fuse_lora(lora_scale=0.6)

# Define prompts and generate image
prompt = "face focus, cute, masterpiece, best quality, 1girl, green hair, sweater, looking at viewer, upper body, beanie, outdoors, night, turtleneck"
negative_prompt = "lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry"

image = pipe(
    prompt, 
    negative_prompt=negative_prompt, 
    width=1024,
    height=1024,
    guidance_scale=12,
    num_inference_steps=50
).images[0]

# Unfuse LoRA before saving the image
pipe.unfuse_lora()
image.save("anime_girl.png")

📚 ドキュメント

モデル詳細

サンプル画像

📄 ライセンス

このモデルは CreativeML Open RAIL++-M License の下で提供されています。