Flux.1 Dev LoRA HDR Realism

🚀 Flux.1-Dev-LoRA-HDR-Realism [实验版本]

本模型是用于图像生成的模型，结合了LoRA和HDR技术，能生成具有高动态范围和逼真效果的图像。不过当前仍处于训练阶段，效果可能存在不足。

🚀 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 = "prithivMLmods/Flux.1-Dev-LoRA-HDR-Realism"
trigger_word = "HDR"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

触发词使用

你应该使用 HDR 来触发图像生成。

模型下载

该模型的权重以Safetensors格式提供。 点击下载，可在“Files & versions”标签中获取。

✨ 主要特性

• 基于 black-forest-labs/FLUX.1-dev 基础模型，通过LoRA技术进行微调。
• 支持HDR图像生成，能呈现出高动态范围和逼真的效果。
• 提供了多个示例图像，展示了不同场景下的生成效果。

📦 安装指南

暂未提供具体安装步骤，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 = "prithivMLmods/Flux.1-Dev-LoRA-HDR-Realism"
trigger_word = "HDR"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

高级用法

在上述基础用法的基础上，你可以根据需要调整图像生成的参数，例如：

# 假设可以通过以下方式调整参数
# 这里只是示例，实际参数根据具体的DiffusionPipeline实现而定
pipe.set_parameter("param_name", "param_value")

# 生成图像
prompt = f"{trigger_word}, your specific description"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("output.png")

📚 详细文档

模型描述

prithivMLmods/Flux.1-Dev-LoRA-HDR-Realism

图像生成参数如下：

标注信息：florence2-en（自然语言 & 英语）

训练使用的总图像数：14

最佳尺寸

• 1024 x 1024（默认）

📄 许可证

本模型使用 creativeml-openrail-m 许可证。

⚠️ 重要提示

该模型仍处于训练阶段，这不是最终版本，可能会包含伪影，并且在某些情况下表现不佳。

💡 使用建议

你可以访问模型的托管页面🧨：https://huggingface.co/spaces/prithivMLmods/FLUX-LoRA-DLC ，在该页面上进行图像生成的测试和体验。