Icon Generator

🚀 图标生成器

这是一个基于 black-forest-labs/FLUX.1-dev 的标准PEFT LoRA模型，可用于生成简约风格的图标。

🚀 快速开始

本项目是一个图标生成器，基于特定的基础模型派生而来，可用于生成各种简约风格的图标。以下是使用该生成器的基本步骤和相关信息。

✨ 主要特性

• 基于 black-forest-labs/FLUX.1-dev 基础模型派生，具有良好的生成能力。
• 可生成多种简约风格的图标，如箭头、笑脸等。
• 提供了详细的训练和验证设置，便于复现和调整。

📦 安装指南

此文档未提及具体安装命令，故跳过此章节。

💻 使用示例

基础用法

import torch
from diffusers import DiffusionPipeline

model_id = 'black-forest-labs/FLUX.1-dev'
adapter_id = 'noahyoungs/icon-generator'
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16) # loading directly in bf16
pipeline.load_lora_weights(adapter_id)

prompt = "Minimalist icon, arrow up"


## Optional: quantise the model to save on vram.
## Note: The model was quantised during training, and so it is recommended to do the same during inference time.
from optimum.quanto import quantize, freeze, qint8
quantize(pipeline.transformer, weights=qint8)
freeze(pipeline.transformer)
    
pipeline.to('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'mps' if torch.backends.mps.is_available() else 'cpu') # the pipeline is already in its target precision level
image = pipeline(
    prompt=prompt,
    num_inference_steps=20,
    generator=torch.Generator(device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'mps' if torch.backends.mps.is_available() else 'cpu').manual_seed(42),
    width=1024,
    height=1024,
    guidance_scale=3.0,
).images[0]
image.save("output.png", format="PNG")

📚 详细文档

验证设置

• CFG：3.0
• CFG Rescale：0.0
• 步数：20
• 采样器：FlowMatchEulerDiscreteScheduler
• 种子：42
• 分辨率：1024x1024
• 跳过层引导：无

注意：验证设置不一定与训练设置相同。

你可以在以下图库中找到一些示例图像：

文本编码器未进行训练，你可以复用基础模型的文本编码器进行推理。

训练设置

数据集

tabler-icons-1024

• 重复次数：10
• 图像总数：4739
• 纵横比桶总数：1
• 分辨率：1.048576兆像素
• 裁剪：否
• 裁剪风格：无
• 裁剪纵横比：无
• 用于正则化数据：否

推理

推理代码示例见使用示例。

🔧 技术细节

本项目基于 black-forest-labs/FLUX.1-dev 基础模型，通过PEFT LoRA技术进行微调。在训练过程中，使用了特定的数据集和训练设置，以生成简约风格的图标。推理时，加载基础模型和LoRA权重，并根据提示生成图标。

📄 许可证

许可证类型：其他