2021 Art Flux

✨ 主な機能

• 特定のテキストプロンプトに基づいて、2021年のアートスタイルの画像を生成します。
• 複数の画像生成例が提供されており、モデルの能力を直感的に確認できます。

📦 インストール

import torch
from pipelines import DiffusionPipeline

base_model = "black-forest-labs/FLUX.1-dev"
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(base_model, torch_dtype=torch.bfloat16)

lora_repo = "strangerzonehf/2021-Art-Flux"
trigger_word = "2021 Art"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

device = torch.device("cuda")
pipe.to(device)

💻 使用例

基本的な使用法

import torch
from pipelines import DiffusionPipeline

base_model = "black-forest-labs/FLUX.1-dev"
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(base_model, torch_dtype=torch.bfloat16)

lora_repo = "strangerzonehf/2021-Art-Flux"
trigger_word = "2021 Art"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

device = torch.device("cuda")
pipe.to(device)

高度な使用法

特定のテキストプロンプトを使用して画像を生成する例です。

# テキストプロンプト
prompt = '2021 Art, Captured at eye-level, a cartoon illustration of a boy and his grandfather sitting on a wooden bench by a river. The boy is wearing a red sweater and beige pants, while the grandfather is dressed in a gray jacket and brown trousers. They are both feeding pigeons with small pieces of bread. In the background, a bridge stretches across the river, and people are walking along the path. The sun is setting, casting a golden glow over the scene.'

# 画像生成
image = pipe(prompt).images[0]
image.show()

📚 ドキュメント

モデルの説明

画像処理パラメータ

ラベリング: florence2-en(自然言語 & 英語)

トレーニングに使用された画像の総数: 29

最適な解像度と推論

推論範囲

• 推奨推論ステップ数: 30–35

トリガーワード

画像生成をトリガーするには、2021 Art を使用する必要があります。

モデルのダウンロード

このモデルの重みはSafetensors形式で利用可能です。 ダウンロード は、Files & versionsタブから行えます。

📄 ライセンス

このモデルは flux-1-dev-non-commercial-license ライセンスの下で提供されています。詳細は こちら を参照してください。