Reddy V2

🚀 reddy-v2

このモデルは、black-forest-labs/FLUX.1-dev をベースとした標準的なPEFT LoRAです。主にテキストから画像を生成するタスクに使用されます。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、以下の手順に従ってください。

推論の実行

import torch
from diffusers import DiffusionPipeline

model_id = 'black-forest-labs/FLUX.1-dev'
adapter_id = 'Unmapped2895/reddy-v2'
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16) # loading directly in bf16
pipeline.load_lora_weights(adapter_id)

prompt = "Realistic wide shot photo of woman posing in a luxurious satin lingerie set, featuring a plunging bra, delicate thong and a classic garter belt with black stockings. The satin lingerie shimmers softly in the light, and the cut emphasizes both sophistication and a hint of allure. The lingerie is detailed with fine lace edges, highlighting her alluring figure. She elegantly styled hair as if getting ready for a formal event. The photo has a cinematic quality with rays of light and dramatic play of shadow and light"


## 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
model_output = 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=832,
    height=1216,
    guidance_scale=2.0,
).images[0]

model_output.save("output.png", format="PNG")

✨ 主な機能

• テキストから画像を生成することができます。
• 特定の設定での検証が行われており、安定した性能を発揮します。

📦 インストール

このモデルを使用するには、diffusers ライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install diffusers

💻 使用例

基本的な使用法

上記の推論コードを参照してください。

📚 ドキュメント

検証設定

• CFG: 2.0
• CFG Rescale: 0.0
• Steps: 20
• Sampler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler
• Seed: 42
• Resolution: 832x1216
• Skip-layer guidance:

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。

以下のギャラリーでいくつかのサンプル画像を見ることができます。