Neon-Impressionism-Flux开源AI模型 - 免费生成霓虹印象派风格精美图像

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Neon Impressionism Flux

Developed by strangerzonehf

基于LoRA技术的扩散模型，专为生成霓虹印象派风格图像而设计

图像生成 Open Source License:Openrail #厚涂质感印象派 #高对比色彩 #动态笔触表现

Downloads 266

Release Time : 2/12/2025

Model Overview

该模型通过LoRA技术微调基础扩散模型，能够根据文本描述生成具有霓虹色彩和印象派笔触风格的图像作品。

Model Features

霓虹印象派风格

专门优化用于生成具有鲜明霓虹色彩和厚重笔触的印象派风格图像

LoRA微调技术

采用LoRA技术对基础扩散模型进行高效微调，保留原模型能力的同时实现特定风格生成

多尺寸支持

支持多种输出尺寸，特别优化了3:2和1:1比例的图像生成

Model Capabilities

文本到图像生成

艺术风格转换

高分辨率图像生成

Use Cases

数字艺术创作

印象派风格食物图像生成

根据文本描述生成具有霓虹色彩和印象派风格的食品图像

如示例中的汉堡图像，具有鲜明的色彩对比和厚重笔触

抽象肖像创作

生成具有表现主义风格的抽象人物肖像

如示例中的侧影肖像，使用对比色和动态笔触表现情感张力

创意设计

景观艺术创作

生成具有独特风格的树木和自然景观图像

如示例中的树木图像，使用多彩色块构成树冠

运动场景表现

捕捉运动瞬间的动态感和活力

如示例中的冲浪者图像，通过色彩漩涡增强动势

🚀 霓虹印象派通量模型

本模型专注于图像生成，通过特定的参数设置和触发词，能生成具有霓虹印象派风格的独特图像，为图像创作带来新的视觉体验。

🚀 快速开始

模型设置

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/Halftone-Recraft-Flux"
trigger_word = "Neon Impressionism"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

触发词使用

你应该使用 Neon Impressionism 来触发图像生成。

模型下载

此模型的权重以 Safetensors 格式提供。点击下载，可在“文件与版本”选项卡中获取。

✨ 主要特性

本模型能够生成具有霓虹印象派风格的图像，其特点包括使用鲜艳大胆的色彩、富有表现力的笔触，营造出充满活力和动感的视觉效果。以下是一些示例：

汉堡图像：一幅充满活力和色彩的汉堡画作，采用印象派风格，厚纹理笔触。背景为亮黄色，与汉堡的鲜艳色彩形成鲜明对比。
人物轮廓图像：一幅充满活力的抽象人物轮廓画作，背景为亮黄色，人物用多种颜色的厚笔触绘制，整体风格让人联想到表现主义。
树木图像：一幅色彩鲜艳的树木画作，树干为深蓝色，树叶由多种明亮颜色组成，背景为暖黄色，地面有粉色、蓝色和绿色的泼溅，充满活力和创造力。
冲浪者图像：一幅充满活力和动感的冲浪者骑浪画作，使用明亮大胆的色彩和富有表现力的笔触，捕捉到冲浪的刺激和强度。

📦 安装指南

安装过程主要涉及导入必要的库和加载模型，具体代码如下：

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/Halftone-Recraft-Flux"
trigger_word = "Neon Impressionism"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

💻 使用示例

基础用法

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/Halftone-Recraft-Flux"
trigger_word = "Neon Impressionism"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

高级用法

在基础用法的基础上，你可以根据需要调整推理步骤等参数，以获得不同的图像效果。例如，推荐的推理步骤为 30 - 35 步。

📚 详细文档

图像处理参数

参数	值	参数	值
LR调度器	constant	噪声偏移	0.03
优化器	AdamW	多分辨率噪声折扣	0.1
网络维度	64	多分辨率噪声迭代次数	10
网络阿尔法	32	重复与步数	27 & 3400
轮数	22	每 N 轮保存一次	1