Emoji Diffusion

🚀 基於表情符號數據集微調的穩定擴散模型

emoji-diffusion 是一個基於 俄羅斯表情符號數據集 微調的穩定擴散模型，用於生成表情符號圖像。以下是該模型生成的一些示例。

🚀 快速開始

emoji-diffusion 是一個基於穩定擴散架構的模型，通過在表情符號數據集上進行微調，能夠生成高質量的表情符號圖像。它為用戶提供了一種便捷的方式來創建獨特的表情符號。

✨ 主要特性

• 微調模型：基於穩定擴散模型在表情符號數據集上進行微調，更擅長生成表情符號圖像。
• 多平臺支持：可導出到 ONNX、MPS 和 FLAX/JAX 等平臺。
• 使用靈活：使用方式與其他穩定擴散模型相同。

💻 使用示例

基礎用法

import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerDiscreteScheduler

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "valhalla/emoji-diffusion",
    torch_dtype=torch.float16,
).to("cuda")
euler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe.scheduler = euler

prompt = "a unicorn lama emoji" 
image = pipe(prompt, num_inference_steps=30).images[0]
    
image.save("lama_emoji.png")

高級用法

# 為了獲得最佳效果，請在提示詞的開頭或結尾使用 "emoji" 一詞。
import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerDiscreteScheduler

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "valhalla/emoji-diffusion",
    torch_dtype=torch.float16,
).to("cuda")
euler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe.scheduler = euler

prompt = "emoji, a unicorn lama"  # 在開頭添加 "emoji"
image = pipe(prompt, num_inference_steps=30).images[0]
    
image.save("lama_emoji_advanced.png")

📄 許可證

本模型為開放訪問模型，所有人均可使用，採用 CreativeML OpenRAIL - M 許可證進一步明確權利和使用方式。CreativeML OpenRAIL 許可證規定：

1. 不得使用該模型故意生成或分享非法或有害的輸出或內容。
2. 作者對您生成的輸出不主張任何權利，您可自由使用這些輸出，但需對其使用負責，且使用不得違反許可證中的規定。
3. 您可以重新分發模型權重，並將模型用於商業用途或作為服務使用。若如此，請務必包含與許可證中相同的使用限制，並向所有用戶提供 CreativeML OpenRAIL - M 許可證的副本（請完整、仔細閱讀許可證）。 請在此閱讀完整許可證

📚 詳細文檔

此模型可用於娛樂目的，也可作為生成藝術的輔助工具。該模型的使用方式與其他穩定擴散模型相同，更多信息請參考 Stable Diffusion。

⚠️ 重要提示

為了獲得最佳效果，請在提示詞的開頭或結尾使用 "emoji" 一詞。