Simpletuner Finetuned Sd3

🚀 simpletuner-finetuned-sd3

這是一個基於 sd3/unknown-model 的全秩微調模型。該模型主要用於文本到圖像的生成任務，能夠根據輸入的文本生成高質量的圖像。

🚀 快速開始

此模型是基於 sd3/unknown-model 的全秩微調模型。訓練期間使用的主要驗證提示為：

A photo-realistic pathology image

✨ 主要特性

• 文本到圖像生成：支持根據輸入的文本生成相應的圖像。
• 圖像到圖像轉換：可對輸入的圖像進行轉換。
• 多種參數設置：提供豐富的訓練和驗證參數設置。

📦 安裝指南

文檔未提及安裝步驟，暫不提供。

💻 使用示例

基礎用法

import torch
from diffusers import DiffusionPipeline

model_id = 'Minh-Ha/simpletuner-finetuned-sd3'
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16) # loading directly in bf16

prompt = "A photo-realistic pathology image"
negative_prompt = 'blurry, cropped, ugly'

pipeline.to('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'mps' if torch.backends.mps.is_available() else 'cpu') # the pipeline is already in its target precision level
model_output = pipeline(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    num_inference_steps=20,
    generator=torch.Generator(device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'mps' if torch.backends.mps.is_available() else 'cpu').manual_seed(42),
    width=1024,
    height=1024,
    guidance_scale=3.0,
).images[0]

model_output.save("output.png", format="PNG")

📚 詳細文檔

驗證設置

• CFG: 3.0
• CFG Rescale: 0.0
• 步數: 20
• 採樣器: FlowMatchEulerDiscreteScheduler
• 種子: 42
• 分辨率: 1024x1024
• 跳過層引導:

注意：驗證設置不一定與訓練設置相同。

你可以在以下圖庫中找到一些示例圖像：