🚀 SD3.5-Large-Minimal-Blacked-LoRA
本模型是用于图像生成的模型,基于Stable Diffusion 3.5架构,通过LoRA技术微调。可生成以纯黑色为背景的各类标志图像,如闪电、火焰、齿轮等,在视觉设计领域有一定应用价值。
🚀 快速开始
环境设置
import torch
from diffusers import StableDiffusion3Pipeline
pipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3.5-large", torch_dtype=torch.bfloat16)
pipe.load_lora_weights("prithivMLmods/SD3.5-Large-Minimal-Blacked-LoRA", weight_name="SD3.5-Large-Minimal-Blacked-LoRA.safetensors")
pipe.fuse_lora(lora_scale=1.0)
pipe.to("cuda")
prompt = "A bold silver gear logo is depicted against a solid blacked background. The gear has sharp, metallic edges and intricate inner details that give it a realistic, industrial look. Light reflections on the gear add a gleaming effect, making it appear polished and three-dimensional. The stark contrast between the shiny silver and the dark black background creates a modern and powerful impression, giving the logo a sleek, mechanical feel."
negative_prompt = "(lowres, low quality, worst quality)"
image = pipe(prompt=prompt,
negative_prompt=negative_prompt,
num_inference_steps=24,
guidance_scale=4.0,
width=960, height=1280,
).images[0]
image.save(f"example.jpg")
触发词
⚠️ 重要提示
你应该使用 blacked
来触发图像生成。
模型下载
此模型的权重以Safetensors格式提供。
点击下载,可在“文件与版本”选项卡中获取。
✨ 主要特性
- 基于Stable Diffusion 3.5大模型,利用LoRA技术进行微调,提升特定场景下的图像生成效果。
- 能够生成以纯黑色为背景的各类标志图像,风格多样,如闪电、火焰、齿轮等。
- 支持自然语言提示,通过输入详细的文本描述生成相应的图像。
📦 安装指南
本指南假设你已经安装了Python和必要的深度学习库。以下是设置环境和加载模型的步骤:
- 安装所需的Python库:
pip install diffusers torch safetensors
- 按照“快速开始”部分的代码示例加载模型和生成图像。
📚 详细文档
模型描述
prithivMLmods/SD3.5-Large-Minimal-Blacked-LoRA
图像处理参数:
参数 |
值 |
参数 |
值 |
LR Scheduler |
constant |
Noise Offset |
0.03 |
Optimizer |
AdamW |
Multires Noise Discount |
0.1 |
Network Dim |
64 |
Multires Noise Iterations |
10 |
Network Alpha |
32 |
Repeat & Steps |
18 & 1600 |
Epoch |
10 |
Save Every N Epochs |
1 |
标注:florence2 - en(自然语言 & 英语)
训练使用的总图像数:20 [高分辨率]
示例图像 + 提示

提示词 |
一个明亮的绿色叶子标志绘制在黑色背景上。叶子有光滑的有机线条,内部有细微的叶脉,使其看起来自然逼真。叶子周围有柔和的光芒,与黑暗背景形成美丽的对比。这种鲜艳的绿色与深黑色之间的对比营造出一种清新、环保的感觉,使标志看起来既充满活力又宁静祥和。 |
📄 许可证
本模型遵循 creativeml-openrail-m
许可证。
注意:该模型仍处于训练阶段,这不是最终版本,可能会包含瑕疵,并且在某些情况下表现不佳。