Flux Realism FineDetailed

• 🧨 模型托管地址：https://huggingface.co/spaces/prithivMLmods/FLUX-LoRA-DLC

⚠️ 重要提示

该模型仍处于训练阶段，这并非最终版本，可能会存在瑕疵，在某些情况下表现不佳。

✨ 主要特性

• 精细细节呈现：能够生成具有丰富细节的图像，如人物的面部特征、衣物纹理等。
• 风格多样：可根据不同的文本描述生成不同风格的图像，如户外场景、特写等。
• 高逼真度：生成的图像具有较高的真实感，仿佛真实拍摄的照片。

📦 安装指南

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-Realism-FineDetailed"
trigger_word = "Fine Detailed"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

💻 使用示例

基础用法

# 上述安装指南中的代码即为基础使用示例
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-Realism-FineDetailed"
trigger_word = "Fine Detailed"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

高级用法

# 可根据具体需求调整生成图像的参数，如尺寸、步数等
# 以下为示例代码，需根据实际情况修改
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-Realism-FineDetailed"
trigger_word = "Fine Detailed"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

# 设置生成图像的参数
width = 1024
height = 1024
num_inference_steps = 50

# 生成图像
prompt = "Fine Detailed, A beautiful landscape with mountains and a lake"
image = pipe(prompt, width=width, height=height, num_inference_steps=num_inference_steps).images[0]

# 保存图像
image.save("generated_image.png")

📚 详细文档

模型描述

prithivMLmods/Flux-Realism-FineDetailed

图像生成参数如下：

标注：florence2-en（自然语言 & 英语）

训练使用的总图像数：27

新版本信息

以下是 Flux-Super-Realism-LoRA 模型在Hugging Face上的相关信息汇总：

逼真LoRA图像展示

最佳尺寸

• 1024 x 1024（默认）

触发词

⚠️ 重要提示

你应该使用 Fine Detailed 来触发图像生成。

下载模型

该模型的权重以Safetensors格式提供。

点击下载（在文件和版本选项卡中）

📄 许可证

creativeml-openrail-m