Flux Midjourney Painterly LoRA

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、以下のコードを参考にしてください。

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-Midjourney-Painterly-LoRA"
trigger_word = "mj painterly"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

✨ 主な機能

• 特定の絵画的なスタイルの画像を生成できます。
• トリガーワードmj painterlyを使用することで、特定のスタイルを適用できます。

📦 インストール

このモデルのウェイトはSafetensors形式で提供されています。以下のリンクからダウンロードできます。 Download

💻 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-Midjourney-Painterly-LoRA"
trigger_word = "mj painterly"  
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: 26 [Midjourney生成合成画像]

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、mj painterlyを使用する必要があります。

📄 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。