🚀 Dreamlike Photoreal 2.0
Dreamlike Photoreal 2.0 是一款基於 Stable Diffusion 1.5 的超寫實模型,由 dreamlike.art 打造。該模型可將文本描述轉化為逼真的圖像,為圖像生成領域帶來了更真實的視覺體驗。
🚀 快速開始
如果你想在網站、應用程序等場景使用 Dreamlike 系列模型,請先查看頁面底部的許可證信息!
✨ 主要特性
- 超寫實風格:能夠生成高度逼真的圖像,添加 “photo” 到提示詞中,可讓生成的圖像更具真實照片質感。
- 多比例適配:非正方形的寬高比在某些提示詞下效果更佳。若想生成肖像照片,可嘗試垂直寬高比;若想生成風景照片,可嘗試水平寬高比。
- 高分辨率支持:該模型在 768x768px 圖像上訓練,使用 768x768px、640x896px、896x640px 等尺寸效果良好,在 768x1024px 或 1024x768px 等高分辨率下也表現出色。
💻 使用示例
基礎用法
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch
model_id = "dreamlike-art/dreamlike-photoreal-2.0"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")
prompt = "photo, a church in the middle of a field of crops, bright cinematic lighting, gopro, fisheye lens"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("./result.jpg")
高級用法
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch
model_id = "dreamlike-art/dreamlike-photoreal-2.0"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")
prompt = "photo, a beautiful landscape"
negative_prompt = "nude, naked"
image = pipe(prompt, negative_prompt=negative_prompt).images[0]
image.save("./safe_result.jpg")
📚 詳細文檔
示例展示

dreamlike.art 平臺
你可以在 dreamlike.art 上免費使用此模型!

模型下載
🧨 Diffusers 使用說明
此模型的使用方法與其他 Stable Diffusion 模型相同。更多信息請查看 Stable Diffusion Pipeline。

📄 許可證
此模型遵循 修改版 的 CreativeML OpenRAIL - M 許可證。
- 禁止行為:不得在網站、應用程序等平臺上託管、微調該模型或其衍生模型,或進行推理操作。如有需求,請發送郵件至 contact@dreamlike.art。
- 允許行為:可在商業和非商業網站、應用程序等平臺上託管模型卡片和文件(無需實際推理或微調),但需註明完整的模型名稱(Dreamlike Photoreal 2.0),包含許可證信息以及模型卡片鏈接(https://huggingface.co/dreamlike-art/dreamlike-photoreal-2.0)。
- 商業使用:在不超過 10 人的團隊中,可將模型生成的輸出(圖像)用於商業目的。
- 合法合規:不得使用該模型故意生成或分享非法或有害的輸出內容。
- 輸出權益:作者對用戶生成的輸出不主張任何權利,用戶可自由使用,但需對其使用負責,且使用行為不得違反許可證規定。
- 權重再分發:可重新分發模型權重,但需包含與許可證相同的使用限制,並向所有用戶分享 修改版 的 CreativeML OpenRAIL - M 許可證副本。請仔細閱讀完整許可證:https://huggingface.co/dreamlike-art/dreamlike-photoreal-2.0/blob/main/LICENSE.md
⚠️ 重要提示
該模型可能會生成包含成人內容的圖像。若要避免生成 NSFW 內容,請在負提示詞中添加 “nude, naked”。
💡 使用建議
可根據需求調整提示詞和負提示詞,以獲得更符合預期的圖像。同時,合理選擇圖像的寬高比,能提升生成圖像的效果。