Somov Carnivalesques V1 FluxLoRA BySilverAgePoets

🚀 索莫夫的狂歡節風格LoRA模型

本項目是一個用於圖像生成的低秩適配器（LoRA）模型，它基於FLUX系列模型進行微調，能夠生成具有康斯坦丁·索莫夫（Konstantin Somov）風格的藝術作品。該模型受到18世紀夢幻般的玩具月光、皮埃羅的蕾絲淚滴、 Columbina的綢緞喘息和丑角的天鵝絨舞步等元素的啟發，為用戶帶來獨特的藝術體驗。

🚀 快速開始

依賴安裝

你可以使用以下代碼加載模型並生成圖像：

from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch

pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained('black-forest-labs/FLUX.1-dev', torch_dtype=torch.float16).to('cuda')
pipeline.load_lora_weights('AlekseyCalvin/Somov_Carnivalesques_V1_FluxLoRA_BySilverAgePoets')
image = pipeline('your prompt').images[0]

提示詞示例

在生成圖像時，你可以使用以下提示詞：

Somov style art, artwork by Konstantin Somov, detailed carnivalesque illustration

示例輸出

✨ 主要特性

• 獨特藝術風格：該模型能夠生成具有康斯坦丁·索莫夫風格的藝術作品，展現出18世紀狂歡節的獨特魅力。
• 多版本支持：提供了兩種不同的檢查點版本（Variant I和Variant II），用戶可以根據自己的需求進行選擇。
• 靈活的提示詞：用戶可以通過調整提示詞來生成不同主題和風格的圖像。

📦 安裝指南

環境要求

• Python 3.6+
• PyTorch 1.7+
• diffusers庫

安裝步驟

1. 安裝必要的庫：

pip install diffusers torch

2. 按照快速開始部分的代碼加載模型。

💻 使用示例

基礎用法

from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch

# 加載模型
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained('black-forest-labs/FLUX.1-dev', torch_dtype=torch.float16).to('cuda')
pipeline.load_lora_weights('AlekseyCalvin/Somov_Carnivalesques_V1_FluxLoRA_BySilverAgePoets')

# 定義提示詞
prompt = 'Somov style art, artwork by Konstantin Somov, detailed carnivalesque illustration'

# 生成圖像
image = pipeline(prompt).images[0]

# 保存圖像
image.save('output.png')

高級用法

你可以嘗試不同的提示詞來生成不同風格的圖像，例如：

prompt = 'Somov style art, artwork by Konstantin Somov, detailed carnivalesque illustration of Arthur Rimbaud, the revolutionary blonde messy haired teenage trans man poet delivering a lecture to parlor book club group of revolutionary poet cat-person hermaphrodite angels circa the 1870s'
image = pipeline(prompt).images[0]
image.save('advanced_output.png')

📚 詳細文檔

模型版本說明

• Variant I：該版本的檢查點在64dim128alpha下進行微調，基於DNA_1_618的Genova Apex De-distilled + LongCLIP-GmP-ViT-L-14 by zer0int。
• Variant II：該版本的檢查點在64dim64alpha下進行微調，基於AfroMan4Peace的Colossus2.1_Dedistilled + LongCLIP-GmP-ViT-L-14 by zer0int，你可以在HERE找到該版本。

超參數說明

該模型在大約130張圖像上進行微調，這些圖像從我們整理的300多張索莫夫藝術文件中挑選出來，並經過手動預處理和修復。在微調過程中，我們使用了以下超參數：

由於數據集的大小，我們不得不將分辨率限制為768，因為即使是1024的分辨率也會導致內存不足錯誤，有時在訓練的早期階段就會出現這種情況。

🔧 技術細節

該模型是一個基於FLUX系列的低秩適配器（LoRA），通過微調來學習康斯坦丁·索莫夫的藝術風格。在微調過程中，我們使用了特定的基礎模型和CLIP模型，並對不同版本的檢查點進行了不同的超參數設置。具體來說，我們在大約130張經過精心挑選和預處理的藝術作品上進行訓練，以確保模型能夠學習到索莫夫風格的細節和特點。

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。