🚀 sdxl-emoji LoRA
sdxl-emoji LoRA 是由 fofr 打造的基於蘋果表情符號的 SDXL 微調模型,能助力實現文本到圖像的轉換。

🚀 快速開始
✨ 主要特性
- 基於 SDXL 進行微調,以蘋果表情符號為基礎。
- 支持通過 Replicate API 進行推理。
- 可結合 🧨 diffusers 庫使用。
📦 安裝指南
使用 Replicate API 進行推理
- 從 這裡 獲取你的 Replicate 令牌。
- 安裝
replicate
庫並設置 API 令牌:
pip install replicate
export REPLICATE_API_TOKEN=r8_*************************************
使用 🧨 diffusers 進行推理
pip install diffusers transformers accelerate safetensors huggingface_hub
git clone https://github.com/replicate/cog-sdxl cog_sdxl
💻 使用示例
使用 Replicate API 進行推理
import replicate
output = replicate.run(
"sdxl-emoji@sha256:dee76b5afde21b0f01ed7925f0665b7e879c50ee718c5f78a9d38e04d523cc5e",
input={"prompt": "A TOK emoji of a man"}
)
print(output)
使用 🧨 diffusers 進行推理
import torch
from huggingface_hub import hf_hub_download
from diffusers import DiffusionPipeline
from cog_sdxl.dataset_and_utils import TokenEmbeddingsHandler
from diffusers.models import AutoencoderKL
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
torch_dtype=torch.float16,
variant="fp16",
).to("cuda")
pipe.load_lora_weights("SvenN/sdxl-emoji", weight_name="lora.safetensors")
text_encoders = [pipe.text_encoder, pipe.text_encoder_2]
tokenizers = [pipe.tokenizer, pipe.tokenizer_2]
embedding_path = hf_hub_download(repo_id="SvenN/sdxl-emoji", filename="embeddings.pti", repo_type="model")
embhandler = TokenEmbeddingsHandler(text_encoders, tokenizers)
embhandler.load_embeddings(embedding_path)
prompt="A <s0><s1> emoji of a man"
images = pipe(
prompt,
cross_attention_kwargs={"scale": 0.8},
).images
images[0]
📚 詳細文檔
你還可以通過 Node.js 或 curl 調用 API 進行推理,也可以使用 COG 和 Docker 在本地進行推理,查看該模型的 Replicate API 頁面。
📄 許可證
本項目採用 creativeml-openrail-m
許可證。
信息表格
屬性 |
詳情 |
模型類型 |
基於 SDXL 的 LoRA 微調模型 |
基礎模型 |
stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 |
關鍵調優 |
啟用 |
文本嵌入 |
embeddings.pti |
實例提示 |
|
推理 |
支持 |