Flux Master Claymation

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、以下のコードを実行します。

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/Flux-Master-Claymation"
trigger_word = "Master Claymation"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

✨ 主な機能

• 特定のトリガーワード Master Claymation を使用して、クレイマネキン調の画像を生成できます。
• 画像生成に関するさまざまなパラメータを設定することができ、最適な画像を生成することが可能です。

📦 インストール

このモデルを使用するには、上記のクイックスタートコードに記載されているライブラリをインストールする必要があります。

💻 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/Flux-Master-Claymation"
trigger_word = "Master Claymation"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

# 画像生成の例
prompt = f"{trigger_word}, A beautiful landscape"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("generated_image.png")

📚 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総画像数: 45

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、Master Claymation を使用する必要があります。

モデルのダウンロード

このモデルのウェイトはSafetensors形式で利用可能です。 こちらからダウンロードできます。

📄 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。