🚀 HiDream圖像DreamBooth LoRA - linoyts/HiDream-yarn-art-LoRA
HiDream圖像DreamBooth LoRA是用於圖像生成的模型,基於HiDream-ai/HiDream-I1-Full進行訓練,能以毛線藝術風格生成特定圖像,使用方便且功能強大。
🚀 快速開始
你可以按照以下步驟使用該模型進行圖像生成:
- 下載模型權重文件。
- 按照代碼示例配置環境並加載模型。
- 輸入觸發詞進行圖像生成。
✨ 主要特性
- 特定風格生成:能夠以毛線藝術風格生成圖像,為圖像創作帶來獨特的視覺效果。
- 基於DreamBooth訓練:使用DreamBooth方法進行訓練,能更好地學習特定對象的特徵。
- 與diffusers庫兼容:可以方便地與🧨 diffusers庫集成,便於開發者使用。
📦 安裝指南
此部分原文檔未提供具體安裝命令,故跳過。
💻 使用示例
基礎用法
>>> import torch
>>> from transformers import PreTrainedTokenizerFast, LlamaForCausalLM
>>> from diffusers import HiDreamImagePipeline
>>> tokenizer_4 = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained("meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct")
>>> text_encoder_4 = LlamaForCausalLM.from_pretrained(
... "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct",
... output_hidden_states=True,
... output_attentions=True,
... torch_dtype=torch.bfloat16,
... )
>>> pipe = HiDreamImagePipeline.from_pretrained(
... "HiDream-ai/HiDream-I1-Full",
... scheduler=scheduler,
... tokenizer_4=tokenizer_4,
... text_encoder_4=text_encoder_4,
... torch_dtype=torch.bfloat16,
... )
>>> pipe.enable_model_cpu_offload()
>>> pipe.load_lora_weights(f"linoyts/HiDream-yarn-art-LoRA")
>>> image = pipe(f"yoda, yarn art style").images[0]
高級用法
對於更多細節,包括LoRA的加權、合併和融合,請查看diffusers中加載LoRA的文檔。
📚 詳細文檔
模型描述
這些是linoyts/dog-hidream-lora-offload-mini-test的DreamBooth LoRA權重,適用於HiDream-ai/HiDream-I1-Full。權重是使用DreamBooth和HiDream Image diffusers訓練器進行訓練的。
觸發詞
你應該使用yarn art style
來觸發圖像生成。
下載模型
在“Files & versions”標籤中下載*.safetensors LoRA。
📄 許可證
本模型採用MIT許可證。
屬性 |
詳情 |
基礎模型 |
HiDream-ai/HiDream-I1-Full |
庫名稱 |
diffusers |
許可證 |
mit |
實例提示詞 |
a dog, yarn art style |
標籤 |
text-to-image、diffusers-training、diffusers、lora、hidream、hidream-diffusers、template:sd-lora |