Open Image Preferences V1 Flux Dev Lora

🚀 Flux DreamBooth LoRA - data-is-better-together/image-preferences-flux-dev-lora

Flux DreamBooth LoRA是基于特定数据集训练的模型，可用于文本到图像的生成任务，为图像创作提供了多样化的选择。

🚀 快速开始

你可以按照以下步骤快速使用该模型进行图像生成：

1. 下载模型的LoRA权重文件。
2. 使用diffusers库加载基础模型和LoRA权重。
3. 输入触发词进行图像生成。

✨ 主要特性

• 多风格支持：支持多种图像风格，如Cinematic（电影风格）、Photographic（摄影风格）、Anime（动漫风格）等。
• 基于DreamBooth训练：使用DreamBooth技术进行训练，能够更好地学习特定概念。
• 与diffusers库集成：可以方便地与diffusers库结合使用。

📦 安装指南

本README未提及具体安装步骤，若要使用该模型，可参考以下通用步骤：

1. 确保你已经安装了diffusers库：

pip install diffusers

2. 安装其他依赖库，如torch等：

pip install torch

💻 使用示例

基础用法

from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda')
pipeline.load_lora_weights('davidberenstein1957/image-preferences-flux-dev-lora', weight_name='pytorch_lora_weights.safetensors')
image = pipeline('["Cinematic", "Photographic", "Anime", "Manga", "Digital art", "Pixel art", "Fantasy art", "Neonpunk", "3D Model", “Painting”, “Animation” “Illustration”]').images[0]

高级用法

对于更多细节，包括LoRA的加权、合并和融合等操作，请查看diffusers中加载LoRA的文档。

📚 详细文档

模型描述

这些是davidberenstein1957/image-preferences-flux-schnell-lora的DreamBooth LoRA权重，适用于black-forest-labs/FLUX.1-schnell。权重使用DreamBooth和Flux diffusers trainer进行训练。文本编码器的LoRA未启用。

触发词

你应该使用["Cinematic", "Photographic", "Anime", "Manga", "Digital art", "Pixel art", "Fantasy art", "Neonpunk", "3D Model", “Painting”, “Animation” “Illustration”]来触发图像生成。

下载模型

在“Files & versions”标签中下载*.safetensors LoRA。

预期用途和限制

如何使用

# TODO: add an example code snippet for running this diffusion pipeline

限制和偏差

[TODO: provide examples of latent issues and potential remediations]

训练细节

[TODO: describe the data used to train the model]

📄 许可证

请遵守此处描述的许可条款。

🔍 示例展示

🏷️ 标签

• text-to-image
• diffusers-training
• diffusers
• lora
• flux
• flux-diffusers
• template:sd-lora

📊 数据集

• data-is-better-together/image-preferences-results-binarized
• data-is-better-together/open-image-preferences-v1-results