Paul Cezanne

🚀 保罗·塞尚（Paul Cézanne）图像生成模型

本项目开发了一个基于Flux的学习模型，该模型在精心挑选的全球知名艺术家的高分辨率杰作数据集上进行训练。通过LoRA微调技术，利用了包括芝加哥艺术学院等知名机构发布的开放访问图像的优质资源。最终得到的模型能够出色地捕捉不同历史艺术运动中的细微艺术技巧和风格元素。

🚀 快速开始

触发词

你应该使用 Cezanne 来触发图像生成。

下载模型并与ComfyUI、AUTOMATIC1111、SD.Next、Invoke AI等一起使用

此模型的权重以Safetensors格式提供。 在“文件与版本”选项卡中下载。

使用 🤗 diffusers库

from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch

pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained('black-forest-labs/FLUX.1-dev', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda')
pipeline.load_lora_weights('openfree/paul-cezanne', weight_name='paul-cezanne.safetensors')
image = pipeline('a painting of a vase filled with flowers and fruits on a table, with a chair in the background. The vase is filled with a variety of colorful flowers, including roses, daisies, and lilies, and the fruits are arranged in a pleasing composition. The table is a light wood color and the chair is a dark wood, providing a contrast to the vibrant colors of the flowers and fruit. [trigger]').images[0]
image.save("my_image.png")

✨ 主要特性

• 基于Flux的学习模型，在精心挑选的高分辨率杰作数据集上训练。
• 利用LoRA微调技术，借助知名机构的开放访问图像资源。
• 能够捕捉不同历史艺术运动中的细微艺术技巧和风格元素。

📚 详细文档

更多详细信息，包括LoRA的加权、合并和融合，请查看 diffusers中加载LoRA的文档。

📄 许可证

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

相关链接

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