Watercolor Illustration

🚀 SDXL LoRA DreamBooth - op74185/水彩插畫

這是一個基於Stable Diffusion XL的LoRA模型，可用於生成具有水彩插畫風格的圖像，能為文本到圖像的轉換帶來獨特的藝術效果。

🚀 快速開始

模型描述

這些是適用於 stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 的 op74185/水彩插畫 LoRA適配權重。

下載模型

可將其與AUTOMATIC1111、Comfy UI、SD.Next、Invoke等用戶界面一起使用：

• LoRA：點擊 水彩插畫.safetensors 此處下載 💾。
  • 將其放置在 models/Lora 文件夾中。
  • 在AUTOMATIC1111上，通過在提示詞中添加 <lora:水彩插畫:1> 來加載LoRA。在ComfyUI上，只需 像加載常規LoRA一樣加載。
• 嵌入層：點擊 水彩插畫_emb.safetensors 此處下載 💾。
  • 將其放置在 embeddings 文件夾中。
  • 通過在提示詞中添加 水彩插畫_emb 來使用它。例如，以水彩插畫_emb的風格 （由於此LoRA是將LoRA和嵌入層一起訓練的，因此兩者都需要）

使用示例

基礎用法

from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch
from huggingface_hub import hf_hub_download
from safetensors.torch import load_file
        
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained('stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0', torch_dtype=torch.float16).to('cuda')
pipeline.load_lora_weights('op74185/水彩插畫', weight_name='pytorch_lora_weights.safetensors')
embedding_path = hf_hub_download(repo_id='op74185/水彩插畫', filename='水彩插畫_emb.safetensors', repo_type="model")
state_dict = load_file(embedding_path)
pipeline.load_textual_inversion(state_dict["clip_l"], token=["<s0>", "<s1>"], text_encoder=pipeline.text_encoder, tokenizer=pipeline.tokenizer)
pipeline.load_textual_inversion(state_dict["clip_g"], token=["<s0>", "<s1>"], text_encoder=pipeline.text_encoder_2, tokenizer=pipeline.tokenizer_2)
        
image = pipeline('以 <s0><s1> 的風格').images[0]

觸發詞

要觸發已訓練概念的圖像生成，需在提示詞中用新插入的標記替換每個概念標識符： 要觸發概念 TOK → 在提示詞中使用 <s0><s1>

詳細文檔

有關更多詳細信息，包括加權、合併和融合LoRA，請查看 diffusers中加載LoRA的文檔

技術細節

• 所有 文件和版本。
• 權重使用 🧨 diffusers高級Dreambooth訓練腳本 進行訓練。
• 文本編碼器的LoRA已啟用：否。
• 關鍵調優已啟用：是。
• 訓練使用的特殊VAE：madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix。

📄 許可證

本模型採用 openrail++ 許可證。