Flux Automotive X1 LoRA

🚀 快速开始

环境设置

import torch
from pipelines import DiffusionPipeline

base_model = "black-forest-labs/FLUX.1-dev"
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(base_model, torch_dtype=torch.bfloat16)

lora_repo = "strangerzonehf/Flux-Automotive-X1-LoRA"
trigger_word = "Automotive X1"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

device = torch.device("cuda")
pipe.to(device)

触发词使用

你应该使用 Automotive X1 来触发图像生成。

模型下载

此模型的权重以Safetensors格式提供。你可以在Files & versions标签页下载。

✨ 主要特性

• 多样化的汽车场景生成：能够根据不同的文本描述，生成各种场景下的汽车图像，如夜晚的土路、沙漠、雪山等。
• 精细的图像处理参数：通过一系列的图像参数设置，如LR Scheduler、Optimizer等，确保生成图像的高质量。
• 多维度支持：提供不同的图像尺寸和宽高比选择，满足不同的使用需求。

📦 安装指南

暂未提供具体的安装步骤，可参考上述快速开始部分的代码示例进行环境设置。

💻 使用示例

基础用法

import torch
from pipelines import DiffusionPipeline

base_model = "black-forest-labs/FLUX.1-dev"
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(base_model, torch_dtype=torch.bfloat16)

lora_repo = "strangerzonehf/Flux-Automotive-X1-LoRA"
trigger_word = "Automotive X1"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

device = torch.device("cuda")
pipe.to(device)

# 示例文本描述
text = 'Automotive X1, Captured at eye-level on a dark night, a yellow jeep is parked on a dirt road. The jeeps front bumper is adorned with a black grille, and a yellow headlight. A green inflatable raft is on top of the jeep, with the word "Tropor" written in white on the side. The front of the vehicle is covered in dirt, and there are rocks and grass on the ground.'

# 生成图像
image = pipe(text).images[0]
image.show()

📚 详细文档

图像处理参数

最佳尺寸与推理

推理范围

• 推荐推理步数：30–35

标注信息

标注使用：florence2 - en（自然语言 & 英语）

训练使用的总图像数

训练使用的总图像数：20

📄 许可证

本模型使用的许可证为：creativeml - openrail - m