Flux Schnell Realism

🚀 Schnell Realism

LoRA 檢查點，旨在提升 FLUX.1 [schnell] 的照片寫實效果。該權重以 .safetensors 文件形式提供，適用於各種使用場景，包括但不限於 SD-WebUI、ComfyUI、InvokeAI、Forge、diffusers 等。

🚀 快速開始

本項目是一個 LoRA 檢查點，用於增強 FLUX.1 [schnell] 的照片寫實性。權重以 .safetensors 文件提供，可用於多種圖像生成工具。

✨ 主要特性

• 提升 FLUX.1 [schnell] 的照片寫實效果。
• 權重以 .safetensors 文件形式提供，適用於多種使用場景。

📦 安裝指南

本項目未明確提及安裝步驟，可根據不同使用場景（如 SD-WebUI、ComfyUI 等）自行配置。

💻 使用示例

基礎用法

使用 🧨Diffusers 庫的示例代碼如下：

from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch

pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained('black-forest-labs/FLUX.1-schnell', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda')
pipeline.load_lora_weights('hugovntr/flux-schnell-realism', weight_name='schnell-realism_v1')
image = pipeline('Moody kitchen at dusk, warm golden ...').images[0]
image.save("output.png")

📚 詳細文檔

變更日誌

• 2024 年 9 月 21 日 - 上傳 v2.3 版本，基於 1000 多張手動添加字幕的合成圖像進行訓練。
• 2024 年 9 月 7 日 - 上傳 v1 版本，基於 100 多張手動添加字幕的合成圖像進行訓練。

訓練詳情

此檢查點使用一個小型數據集進行訓練，該數據集包含 1000 多張使用 Runtime44 生成並放大的合成圖像。所有圖像均手動添加字幕，無需任何特定觸發詞。

訓練使用 kohya-ss 腳本 在一臺配備 16GB VRAM 的本地機器上進行，耗時約 1 小時。

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。