Canopus Pixar 3D Flux LoRA

🚀 Canopus-Pixar-3D-FluxDev-LoRA

Canopus-Pixar-3D-FluxDev-LoRA是一款用於圖像生成的模型，它基於Pixar風格，能生成3D卡通等風格的圖像。目前該模型仍在訓練階段，後續會不斷優化。

🚀 快速開始

模型設置

import torch
from pipelines import DiffusionPipeline

base_model = "black-forest-labs/FLUX.1-dev"
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(base_model, torch_dtype=torch.bfloat16)

lora_repo = "prithivMLmods/Canopus-Pixar-3D-FluxDev-LoRA"
trigger_word = "pixar"  # 若不使用觸發詞，可留空。
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

device = torch.device("cuda")
pipe.to(device)

觸發詞使用

你可以使用以下觸發詞來觸發圖像生成：

• Pixar
• Pixar 3D
• 3D

模型下載

該模型的權重以Safetensors格式提供。你可以在Files & versions標籤頁下載。

✨ 主要特性

• 風格獨特：基於Pixar風格，能夠生成具有3D卡通效果的圖像。
• 參數可調整：提供了豐富的圖像處理參數，可根據需求調整圖像效果。

📦 安裝指南

本模型的安裝主要是通過代碼進行設置，具體步驟如下：

import torch
from pipelines import DiffusionPipeline

base_model = "black-forest-labs/FLUX.1-dev"
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(base_model, torch_dtype=torch.bfloat16)

lora_repo = "prithivMLmods/Canopus-Pixar-3D-FluxDev-LoRA"
trigger_word = "pixar"  # 若不使用觸發詞，可留空。
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

device = torch.device("cuda")
pipe.to(device)

💻 使用示例

基礎用法

# 以下是使用示例代碼
# 假設已經完成了上述的模型設置
prompt = "3d image, cute girl, in the style of Pixar --ar 1:2 --stylize 750"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("generated_image.png")

高級用法

# 高級場景說明：可以使用更復雜的提示詞來生成特定風格的圖像
prompt = "Cartoon 3D sunny bright Pixar-style image : super hero : full costume : cinematic --ar 68:128 --stylize 750 --v 5.2"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("advanced_generated_image.png")

📚 詳細文檔

模型描述

prithivMLmods/Canopus-Pixar-3D-FluxDev-LoRA

觸發提示

以下是一些觸發提示示例：

• A young man with light brown wavy hair and light brown eyes sitting in an armchair and looking directly at the camera, pixar style, disney pixar, office background, ultra detailed, 1 man
• cartoon 3D sunny bright Pixar-style image : super hero : full costume : cinematic --ar 68:128 --stylize 750 --v 5.2
• 3d image, cute girl, in the style of Pixar --ar 1:2 --stylize 750

圖像處理參數詳情

🔧 技術細節

該模型基於black-forest-labs/FLUX.1-dev基礎模型進行訓練，使用了LoRA技術進行微調。在訓練過程中，設置了一系列的圖像處理參數，如學習率調度器、優化器等，以達到更好的訓練效果。

📄 許可證

本模型遵循creativeml-openrail-m許可證。

⚠️ 重要提示

該模型仍處於訓練階段，這不是最終版本，可能會包含一些瑕疵，在某些情況下表現不佳。

💡 使用建議

可以根據不同的觸發提示詞和圖像處理參數，生成不同風格和效果的圖像，多嘗試不同的組合以獲得滿意的結果。