Logo Lora

🚀 logo-lora

このプロジェクトは、black-forest-labs/FLUX.1-dev をベースにした標準的なPEFT LoRAです。主に、レーシングゲームアプリのロゴ生成に特化しています。

🚀 クイックスタート

このLoRAモデルを使用することで、レーシングゲームアプリのロゴを生成できます。以下に、基本的な使用方法を示します。

import torch
from diffusers import DiffusionPipeline

model_id = 'black-forest-labs/FLUX.1-dev'
adapter_id = 'brianling16/logo-lora'
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16) # loading directly in bf16
pipeline.load_lora_weights(adapter_id)

prompt = "Generate a logo for a car racing game app"


## Optional: quantise the model to save on vram.
## Note: The model was quantised during training, and so it is recommended to do the same during inference time.
from optimum.quanto import quantize, freeze, qint8
quantize(pipeline.transformer, weights=qint8)
freeze(pipeline.transformer)
    
pipeline.to('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'mps' if torch.backends.mps.is_available() else 'cpu') # the pipeline is already in its target precision level
image = pipeline(
    prompt=prompt,
    num_inference_steps=20,
    generator=torch.Generator(device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'mps' if torch.backends.mps.is_available() else 'cpu').manual_seed(42),
    width=512,
    height=512,
    guidance_scale=3.0,
).images[0]
image.save("output.png", format="PNG")

✨ 主な機能

• レーシングゲームアプリのロゴ生成に特化したLoRAモデル。
• ベースモデルのテキストエンコーダを再利用できる。

📚 ドキュメント

検証設定

• CFG: 3.0
• CFG Rescale: 0.0
• ステップ数: 20
• サンプラー: FlowMatchEulerDiscreteScheduler
• シード: 42
• 解像度: 512
• スキップレイヤーガイダンス:

注意: 検証設定は 学習設定 と必ずしも同じではありません。

学習設定

• 学習エポック数: 0

• 学習ステップ数: 2600

• 学習率: 8e-05

  • 学習率スケジュール: polynomial
  • ウォームアップステップ数: 10

• 最大勾配ノルム: 2.0

• 有効バッチサイズ: 1

  • マイクロバッチサイズ: 1
  • 勾配累積ステップ数: 1
  • GPU数: 1

• 勾配チェックポイント: True

• 予測タイプ: flow-matching (追加パラメータ=['shift=3', 'flux_guidance_mode=constant', 'flux_guidance_value=1.0', 'flow_matching_loss=compatible', 'flux_lora_target=all'])

• オプティマイザ: adamw_bf16

• 学習可能パラメータ精度: Pure BF16

• キャプションドロップアウト確率: 5.0%

• LoRAランク: 64

• LoRAアルファ: None

• LoRAドロップアウト: 0.1

• LoRA初期化スタイル: default

データセット

app_data

• 繰り返し数: 4
• 画像総数: 10001
• アスペクトバケット総数: 1
• 解像度: 0.262144メガピクセル
• クロップ: False
• クロップスタイル: None
• クロップアスペクト: None
• 正則化データとして使用: No

推論

コード例は クイックスタート を参照してください。

📄 ライセンス

ライセンスは other です。