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AccueilLLMsFLUX.1 dev LoRA add details

FLUX.1 dev LoRA add details

par Shakker-Labs

Open source · 4k downloads · 201 likes

2.9
(201 avis)ImageAPI & Local
À propos

FLUX.1 dev LoRA add details est un modèle spécialisé dans l'amélioration de la qualité des images générées par l'IA, en se concentrant sur l'ajout de détails réalistes et de textures naturelles, notamment pour les visages et les peaux. Il permet d'enrichir les rendus en leur donnant un aspect plus organique et détaillé, tout en conservant la cohérence globale de l'image. Ce modèle est particulièrement utile pour les artistes numériques, les créateurs de contenu ou les professionnels souhaitant sublimer leurs visuels générés par IA. Son principal atout réside dans sa capacité à transformer des images déjà générées en des versions plus réalistes et nuancées, sans nécessiter de mots-clés spécifiques. Contrairement à des modèles génériques, il excelle dans la restitution des détails subtils comme les imperfections de peau ou les reflets lumineux, offrant ainsi un rendu plus crédible et immersif.

Documentation

FLUX.1-dev-LoRA-add-details

This is a LoRA trained on FLUX.1-dev for enhancing realism and details, achieveing natural skin. Made by Dote.

Showcases

Trigger words

There is no essential trigger words. The recommended scale is 1.0. The scale be can be negative.

Inference

Python
import torch
from diffusers import FluxPipeline

pipe = FluxPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16)
pipe.load_lora_weights("Shakker-Labs/FLUX.1-dev-LoRA-blended-realistic-illustration", weight_name="FLUX.1-dev-LoRA-add-details.safetensors")
pipe.fuse_lora(lora_scale=1.0)
pipe.to("cuda")

prompt = "A beautiful woman, flim rendering"

image = pipe(prompt, 
             num_inference_steps=24, 
             guidance_scale=3.5,
             width=768, height=1024,
            ).images[0]
image.save(f"example.png")

Online Inference

You can also download this model at Shakker AI, where we provide an online interface to generate images.

Acknowledgements

This model is trained by our copyrighted users Dote. We release this model under permissions.

Liens & Ressources
Spécifications
CatégorieImage
AccèsAPI & Local
LicenceOpen Source
TarificationOpen Source
Note
2.9

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