🚀 sdxl-emoji LoRA
sdxl-emoji LoRA是一個基於蘋果表情符號的SDXL微調模型,可用於文本到圖像的生成。
🚀 快速開始
使用Replicate API進行推理
首先,你可以從這裡獲取Replicate令牌。
pip install replicate
export REPLICATE_API_TOKEN=r8_*************************************
以下是使用Python代碼進行推理的示例:
import replicate
output = replicate.run(
"sdxl-emoji@sha256:dee76b5afde21b0f01ed7925f0665b7e879c50ee718c5f78a9d38e04d523cc5e",
input={"prompt": "A TOK emoji of a man"}
)
print(output)
你還可以通過Node.js或curl使用API進行推理,也可以使用COG和Docker在本地進行推理。查看此模型的Replicate API頁面
使用 🧨 diffusers 進行推理
Replicate SDXL LoRAs是使用關鍵調優(Pivotal Tuning)進行訓練的,它結合了通過Dreambooth LoRA訓練概念和通過文本反轉訓練新令牌。由於diffusers
目前還不支持SDXL的文本反轉,我們將使用cog-sdxl的TokenEmbeddingsHandler
類。
提示詞中的觸發令牌為 <s0><s1>
pip install diffusers transformers accelerate safetensors huggingface_hub
git clone https://github.com/replicate/cog-sdxl cog_sdxl
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("fofr/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="fofr/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]
📄 許可證
本項目採用CreativeML OpenRAIL-M許可證。
📦 模型信息
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 |
是 |
文本嵌入 |
embeddings.pti |
實例提示詞 |
an emoji |
推理狀態 |
否 |

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