🚀 SDXL LoRA DreamBooth - prampampam/sofa-and-light-sdxl-lora
本項目是基於Stable Diffusion XL的LoRA模型,可用於生成帶有特定風格沙發和燈光的客廳照片,為文本到圖像的生成任務提供了新的選擇。
🚀 快速開始
模型描述
這些是 prampampam/sofa-and-light-sdxl-lora
的LoRA適配權重,基於 stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0
模型。
下載模型
可在以下用戶界面(UI)中使用該模型,如AUTOMATIC1111、Comfy UI、SD.Next、Invoke。
使用 🧨 diffusers 庫
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('prampampam/sofa-and-light-sdxl-lora', weight_name='pytorch_lora_weights.safetensors')
embedding_path = hf_hub_download(repo_id='prampampam/sofa-and-light-sdxl-lora', filename='sofa-and-light-sdxl-lora_emb.safetensors', repo_type="model")
state_dict = load_file(embedding_path)
pipeline.load_textual_inversion(state_dict["clip_l"], token=["<s0>", "<s1>", "<s2>", "<s3>"], text_encoder=pipeline.text_encoder, tokenizer=pipeline.tokenizer)
pipeline.load_textual_inversion(state_dict["clip_g"], token=["<s0>", "<s1>", "<s2>", "<s3>"], text_encoder=pipeline.text_encoder_2, tokenizer=pipeline.tokenizer_2)
image = pipeline('a photo of living room with <s0><s1> and <s2><s3>').images[0]
更多細節,包括LoRA的加權、合併和融合,請查看 diffusers中加載LoRA的文檔。
觸發詞
要觸發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:
- 觸發概念
TOK1
→ 在提示詞中使用 <s0><s1>
。
- 觸發概念
TOK2
→ 在提示詞中使用 <s2><s3>
。
📚 詳細文檔
模型文件
所有 文件和版本。
訓練詳情
📄 許可證
本模型使用的許可證為 openrail++
。