Flux Prompt Enhancer

🚀 transformers

このモデルは、短いプロンプトを詳細なプロンプトに変換する最適化を行うためにファインチューニングされており、Stable DiffusionやFluxベースの画像生成を可能にします。この改良により、ユーザーはより具体的で微妙な要求を作成することができ、より高品質で首尾一貫した画像を生成することができます。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、モデルを使い始めましょう。

from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

# Load the tokenizer and model
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("imranali291/flux-prompt-enhancer")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("imranali291/flux-prompt-enhancer")

# Example input
input_text = "Futuristic cityscape at twilight descent."

# Tokenize input
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids

# Generate output
output = model.generate(input_ids, max_length=128, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, do_sample=True, top_p=0.9, temperature=0.7, repetition_penalty=2.5)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

✨ 主な機能

このモデルは、短いプロンプトを詳細なプロンプトに変換する最適化を行うためにファインチューニングされており、Stable DiffusionやFluxベースの画像生成を可能にします。

📚 ドキュメント

モデルの説明

📄 ライセンス

このモデルは、apache-2.0ライセンスの下で提供されています。