Neon-Impressionism-Flux開源AI模型 - 免費生成霓虹印象派風格精美圖像

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Neon Impressionism Flux

由strangerzonehf開發

基於LoRA技術的擴散模型，專為生成霓虹印象派風格圖像而設計

圖像生成開源協議:Openrail #厚塗質感印象派 #高對比色彩 #動態筆觸表現

下載量 266

發布時間 : 2/12/2025

模型概述

該模型通過LoRA技術微調基礎擴散模型，能夠根據文本描述生成具有霓虹色彩和印象派筆觸風格的圖像作品。

模型特點

霓虹印象派風格

專門優化用於生成具有鮮明霓虹色彩和厚重筆觸的印象派風格圖像

LoRA微調技術

採用LoRA技術對基礎擴散模型進行高效微調，保留原模型能力的同時實現特定風格生成

多尺寸支持

支持多種輸出尺寸，特別優化了3:2和1:1比例的圖像生成

模型能力

文本到圖像生成

藝術風格轉換

高分辨率圖像生成

使用案例

數字藝術創作

印象派風格食物圖像生成

根據文本描述生成具有霓虹色彩和印象派風格的食品圖像

如示例中的漢堡圖像，具有鮮明的色彩對比和厚重筆觸

抽象肖像創作

生成具有表現主義風格的抽象人物肖像

如示例中的側影肖像，使用對比色和動態筆觸表現情感張力

創意設計

景觀藝術創作

生成具有獨特風格的樹木和自然景觀圖像

如示例中的樹木圖像，使用多彩色塊構成樹冠

運動場景表現

捕捉運動瞬間的動態感和活力

如示例中的衝浪者圖像，通過色彩漩渦增強動勢

🚀 霓虹印象派通量模型

本模型專注於圖像生成，通過特定的參數設置和觸發詞，能生成具有霓虹印象派風格的獨特圖像，為圖像創作帶來新的視覺體驗。

🚀 快速開始

模型設置

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)

觸發詞使用

你應該使用 Neon Impressionism 來觸發圖像生成。

模型下載

此模型的權重以 Safetensors 格式提供。點擊下載，可在“文件與版本”選項卡中獲取。

✨ 主要特性

本模型能夠生成具有霓虹印象派風格的圖像，其特點包括使用鮮豔大膽的色彩、富有表現力的筆觸，營造出充滿活力和動感的視覺效果。以下是一些示例：

漢堡圖像：一幅充滿活力和色彩的漢堡畫作，採用印象派風格，厚紋理筆觸。背景為亮黃色，與漢堡的鮮豔色彩形成鮮明對比。
人物輪廓圖像：一幅充滿活力的抽象人物輪廓畫作，背景為亮黃色，人物用多種顏色的厚筆觸繪製，整體風格讓人聯想到表現主義。
樹木圖像：一幅色彩鮮豔的樹木畫作，樹幹為深藍色，樹葉由多種明亮顏色組成，背景為暖黃色，地面有粉色、藍色和綠色的潑濺，充滿活力和創造力。
衝浪者圖像：一幅充滿活力和動感的衝浪者騎浪畫作，使用明亮大膽的色彩和富有表現力的筆觸，捕捉到衝浪的刺激和強度。

📦 安裝指南

安裝過程主要涉及導入必要的庫和加載模型，具體代碼如下：

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

基礎用法

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)

高級用法

在基礎用法的基礎上，你可以根據需要調整推理步驟等參數，以獲得不同的圖像效果。例如，推薦的推理步驟為 30 - 35 步。

📚 詳細文檔

圖像處理參數

參數	值	參數	值
LR調度器	constant	噪聲偏移	0.03
優化器	AdamW	多分辨率噪聲折扣	0.1
網絡維度	64	多分辨率噪聲迭代次數	10
網絡阿爾法	32	重複與步數	27 & 3400
輪數	22	每 N 輪保存一次	1