🚀 Malikaa2_Fluxx
このLoRAは、FLUX.1-devのテキストから画像生成モデル用のものです。diffusersまたはComfyUIで使用できます。Replicate上でAIツールキット(https://replicate.com/ostris/flux-dev-lora-trainer/train )を使って学習されました。
✨ 主な機能
トリガーワード
画像生成をトリガーするには、TOK
を使用します。
APIを使用した実行
ReplicateのAPIを使用してこのLoRAを実行することができます。以下はサンプルコードです。
import replicate
input = {
"prompt": "TOK",
"lora_weights": "https://huggingface.co/codermert/malikaa2_fluxx/resolve/main/lora.safetensors"
}
output = replicate.run(
"black-forest-labs/flux-dev-lora",
input=input
)
for index, item in enumerate(output):
with open(f"output_{index}.webp", "wb") as file:
file.write(item.read())
diffusersライブラリを使用した実行
🧨 diffusersライブラリ を使用してこのLoRAを使うこともできます。以下はサンプルコードです。
from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained('prithivMLmods/Canopus-LoRA-Flux-UltraRealism-2.0', torch_dtype=torch.float16).to('cuda')
pipeline.load_lora_weights('codermert/malikaa2_fluxx', weight_name='lora.safetensors')
image = pipeline('TOK').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。
🔧 技術詳細
- ステップ数: 3500
- 学習率: 0.0004
- LoRAランク: 16
📄 ライセンス
このプロジェクトは flux-1-dev-non-commercial-license の下でライセンスされています。
💻 使用例
基本的な使用法
import replicate
input = {
"prompt": "TOK",
"lora_weights": "https://huggingface.co/codermert/malikaa2_fluxx/resolve/main/lora.safetensors"
}
output = replicate.run(
"black-forest-labs/flux-dev-lora",
input=input
)
for index, item in enumerate(output):
with open(f"output_{index}.webp", "wb") as file:
file.write(item.read())
高度な使用法
from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained('prithivMLmods/Canopus-LoRA-Flux-UltraRealism-2.0', torch_dtype=torch.float16).to('cuda')
pipeline.load_lora_weights('codermert/malikaa2_fluxx', weight_name='lora.safetensors')
image = pipeline('TOK').images[0]
🤝 コミュニティへの貢献
このLoRAを使って作成した画像を追加するには、コミュニティタブ を使用できます。