Flux Ghibsky Illustration

🚀 Flux Ghibskyイラスト: 静かで魅惑的な風景を創り出す

このFlux Ghibskyイラストモデルは、静かで幻想的な空と、ジブリにインスパイアされた緻密なディテールが融合した風景を生成します。このスタイルの融合により、ジブリのユーモラスな魅力と新海誠の雰囲気豊かな美しさの両方のエッセンスを捉えた魅惑的なシーンが生まれます。夢のようなビジュアルを作成するのに最適です。また、このモデルはReplicate上でも実行できます。フィードバックを歓迎します！

Replicateモデルページ

✨ 主な機能

トリガーワード

GHIBSKY style を使用すると、このモデルの独特な美学を呼び出すことができます。プロンプトはトリガーワードから始め、自然、空、家、道路、村など、シーンの説明を続けるのが最適です。

もし現実的過ぎる画像が生成される場合は、プロンプトに painting を追加してみてください。例えば、GHIBSKY style painting のように。

学習詳細

• 学習に使用: Fal.aiでのFlux LoRA高速学習 と ReplicateでのFlux LoRAトレーナー
• 画像数: 35枚
• トリガーワード: GHIBSKY
• 自動キャプション: 有効
• 自動キャプション接頭辞: ""
• 自動キャプション接尾辞: ", GHIBSKY style"
• 学習ステップ: 1000
• 学習率: 0.0004
• バッチサイズ: 1
• LoRAランク: 16

モデルのダウンロード

*.safetensors LoRAをダウンロード は、「Files & versions」タブから行えます。

関連ツール

独自のLoRAモデルを学習させていて、一部のLoRA学習アプリで使用されるLLaVA自動キャプションの代替品が必要な場合は、私が作成したオープンソースツールである GPT Image Captioner を試してみてください。このツールは、画像に対するAIベースの説明を生成します。画像のファイル名に一致するキャプションの.txtファイルが入ったzipファイルをダウンロードできるため、自動キャプション付けのプロセスを効率化します。このツールは、Fal LoRAトレーナー や Replicate LoRAトレーナー などのプラットフォームとシームレスに統合されます。

このツールは現在、OpenAIモデルに加えて、ローカル推論用のOllamaもサポートしています。OpenAIモデルを使用する場合は、独自のAPIキーが必要です。このツールはウェブアプリとして使用することも、リポジトリをクローン/フォークしてローカルで実行することもできます。ウェブバージョンでOllamaを統合する場合は、ngrokのようなトンネルを設定するか、追加のウェブオリジンを許可する必要がある場合があります。詳細な情報は、プロジェクトのREADMEを参照してください。

📦 インストール

🧨 diffusersライブラリでの使用

from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda')
pipeline.load_lora_weights('aleksa-codes/flux-ghibsky-illustration', weight_name='lora.safetensors')
image = pipeline('GHIBSKY style, a serene lakeside village with colorful houses and towering mountains under a dreamy sky').images[0]

重み付け、マージ、LoRAの融合などの詳細については、diffusersでのLoRAの読み込みに関するドキュメント を参照してください。

📄 ライセンス

こちら に記載されているライセンス条項に従ってください。