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AccueilLLMsAnyLoRA

AnyLoRA

par Lykon

Open source · 5k downloads · 51 likes

2.1
(51 avis)ImageAPI & Local
À propos

AnyLoRA est un modèle de génération d'images par intelligence artificielle, spécialement optimisé pour créer des visuels réalistes ou stylisés à partir de descriptions textuelles. Fine-tuné à partir de Stable Diffusion v1.5, il excelle dans la production d'images détaillées et cohérentes, tout en offrant une grande flexibilité pour adapter les styles et les sujets. Ce modèle est particulièrement adapté aux artistes, designers et créateurs de contenu cherchant à générer des illustrations, des concepts visuels ou des œuvres d'art numériques avec précision. Ce qui le distingue, c'est sa capacité à produire des résultats de haute qualité tout en conservant une grande variété de styles, des plus réalistes aux plus abstraits. Idéal pour les projets nécessitant une touche créative ou des rendus professionnels, AnyLoRA se positionne comme un outil polyvalent pour la création visuelle assistée par IA.

Documentation

AnyLora

lykon/AnyLoRA is a Stable Diffusion model that has been fine-tuned on runwayml/stable-diffusion-v1-5.

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Diffusers

For more general information on how to run text-to-image models with 🧨 Diffusers, see the docs.

  1. Installation
Code
pip install diffusers transformers accelerate
  1. Run
Py
from diffusers import AutoPipelineForText2Image, DEISMultistepScheduler
import torch

pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained('lykon/AnyLoRA', torch_dtype=torch.float16, variant="fp16")
pipe.scheduler = DEISMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "portrait photo of muscular bearded guy in a worn mech suit, light bokeh, intricate, steel metal, elegant, sharp focus, soft lighting, vibrant colors"

generator = torch.manual_seed(0)
image = pipe(prompt, num_inference_steps=20, generator=generator).images[0]  
image.save("./image.png")
Liens & Ressources
Spécifications
CatégorieImage
AccèsAPI & Local
LicenceOpen Source
TarificationOpen Source
Note
2.1

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