Auraflow DomoKun LoRA Rank8

🚀 Auraflow-DomoKun-LoRA-rank8

这是一个基于 fal/AuraFlow 的标准PEFT LoRA模型。该模型主要用于文本到图像的转换，能根据输入的文本生成相应的图像。

🚀 快速开始

推理示例

以下是使用该模型进行推理的Python代码示例：

import torch
from diffusers import DiffusionPipeline

model_id = 'fal/AuraFlow'
adapter_id = 'bghira/Auraflow-DomoKun-LoRA-rank8'
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16) # loading directly in bf16
pipeline.load_lora_weights(adapter_id)

prompt = "An domokun running through a field with flowers all around him."
negative_prompt = 'ugly, cropped, blurry, low-quality, mediocre average'

## Optional: quantise the model to save on vram.
## Note: The model was not quantised during training, so it is not necessary to quantise it 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
model_output = pipeline(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    num_inference_steps=30,
    generator=torch.Generator(device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'mps' if torch.backends.mps.is_available() else 'cpu').manual_seed(42),
    width=512,
    height=512,
    guidance_scale=4.0,
).images[0]

model_output.save("output.png", format="PNG")

✨ 主要特性

• 基于 fal/AuraFlow 模型派生而来，是标准的PEFT LoRA模型。
• 支持文本到图像、图像到图像的转换。
• 可通过配置不同的参数生成多样化的图像。

📚 详细文档

验证设置

• CFG: 4.0
• CFG Rescale: 0.0
• Steps: 30
• Sampler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler
• Seed: 42
• Resolution: 512x512

注意：验证设置不一定与训练设置相同。

训练设置

数据集

domokun-cropped-512-NonReg

• 重复次数: 10
• 图像总数: ~36
• 宽高比桶总数: 7
• 分辨率: 0.262144 兆像素
• 是否裁剪: 否
• 裁剪风格: 无
• 裁剪宽高比: 无
• 是否用于正则化数据: 否

domokun-cropped-512

• 重复次数: 10
• 图像总数: ~36
• 宽高比桶总数: 2
• 分辨率: 0.262144 兆像素
• 是否裁剪: 否
• 裁剪风格: 无
• 裁剪宽高比: 无
• 是否用于正则化数据: 是

📄 许可证

本项目采用Apache-2.0许可证。