Flux Claymation XC LoRA

🚀 Flux-Ghibli-Art-LoRA

このLoRAモデルは、Claymationスタイルのカートゥーン画像生成に特化しており、独自のパラメータ設定により、高品質な画像を生成できます。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、モデルをセットアップします。

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-Claymation-XC-LoRA"
trigger_word = "Claymation"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

✨ 主な機能

• Claymationスタイルのカートゥーン画像を生成できます。
• 独自のパラメータ設定により、高品質な画像生成が可能です。

📦 インストール

モデルのセットアップには、上記のコードを実行してください。

💻 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-Claymation-XC-LoRA"
trigger_word = "Claymation"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

# 画像生成の例
prompt = "Claymation, a small cartoon figure stands against a stark white backdrop."
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("output.png")

高度な使用法

# 推論ステップや画像サイズを指定する例
prompt = "Claymation, a small cartoon figure stands against a stark white backdrop."
num_inference_steps = 35
width = 1280
height = 832

image = pipe(prompt, num_inference_steps=num_inference_steps, width=width, height=height).images[0]
image.save("output_high_quality.png")

📚 ドキュメント

画像処理パラメータ

ラベリング

florence2-en(自然言語 & 英語)

トータルの学習画像数

17

最適な画像サイズと推論

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、Claymation を使用してください。

モデルのダウンロード

このモデルの重みは、Safetensors形式で利用可能です。 こちら からダウンロードしてください。

📄 ライセンス

このモデルは、creativeml-openrail-mライセンスの下で提供されています。