Simpletuner Lora

🚀 simpletuner-lora

simpletuner-lora是一个标准的PEFT LoRA，源自black-forest-labs/FLUX.1-dev，可用于文本到图像、图像到图像等转换任务。

🚀 快速开始

推理示例

import torch
from diffusers import DiffusionPipeline

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

prompt = "A 2D vfx of flame effect in red and yellow, glazing against black background"


## 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,
    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]

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

✨ 主要特性

• 基于black-forest-labs/FLUX.1-dev模型派生，可用于文本到图像、图像到图像等转换。
• 训练过程中使用特定的验证提示和设置，以确保模型效果。
• 文本编码器未进行训练，推理时可复用基础模型的文本编码器。

📚 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：

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：

训练设置

数据集

mapledata_aug

• 重复次数：5
• 图像总数：~9560
• 纵横比桶总数：1
• 分辨率：1.0 兆像素
• 裁剪：否
• 裁剪风格：无
• 裁剪纵横比：无
• 是否用于正则化数据：否

📄 许可证

许可证类型：其他