Realism H6 Flux

🚀 Realism-H6-Flux

Realism-H6-Flux是一个文本到图像的模型，基于black-forest-labs/FLUX.1-dev基础模型，通过特定的训练参数和设置，能够生成具有特定风格的图像。该模型使用特定的触发词Realism H6来生成图像，并且提供了不同尺寸和宽高比的图像生成建议。

🚀 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/Realism-H6-Flux"
trigger_word = "Realism H6"  
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

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

触发词使用

你应该使用Realism H6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基础模型进行微调。
• 使用特定的图像生成参数，如学习率调度器、优化器等。
• 支持使用触发词Realism H6生成特定风格的图像。
• 提供了不同尺寸和宽高比的图像生成建议。

📦 安装指南

安装所需的依赖库：

import torch
from pipelines import DiffusionPipeline

💻 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/Realism-H6-Flux"
trigger_word = "Realism H6"  
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，如尺寸、宽高比等，以获得不同风格的图像。

📚 详细文档

模型描述

图像生成参数

标注信息

标注使用florence2-en（自然语言与英语）。

训练图像总数

用于训练的图像总数为37张。

最佳尺寸与推理

推理范围

• 推荐推理步数：30 - 35

📄 许可证

该模型使用flux-1-dev-non-commercial-license许可证，详情请见许可证链接。