Alissonerdx/flux.1-dev-SRPO-LoRas

Alissonerdx

Texto a imagen

Conjunto de LoRAs para FLUX.1-dev extraídas de SRPO y checkpoints comunitarios relacionados. Están pensadas como adaptaciones modulares y ligeras para aplicar la calidad de SRPO usando FLUX.1-dev oficial como base, sin tener que usar directamente el modelo base Flux SRPO.

Como usar

Uso con 🧨 diffusers:
import torch
from diffusers import FluxPipeline

pipe = FluxPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16)
pipe.load_lora_weights('Alissonerdx/flux.1-dev-SRPO-LoRas', weight_name='srpo_128_base_R%26Q_model_fp16.safetensors')
pipe.to("cuda")

prompt = "aiyouxiketang, a man in armor with a beard and a beard"
image = pipe(
    prompt,
    num_inference_steps=28,
    guidance_scale=5.0,
    generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(0)
).images[0]

Funcionalidades

LoRAs derivadas de tres fuentes: tencent/SRPO, rockerBOO/flux.1-dev-SRPO y wikeeyang/SRPO-Refine-Quantized-v1.0.
Diseñadas para mezclarse con otras LoRAs y facilitar experimentación rápida.
Disponibles en varios rangos: 8, 16, 32, 64 y 128.
Reducen almacenamiento frente a usar checkpoints completos.
La versión recomendada por el autor es RockerBOO, aunque sugiere probar las demás porque producen resultados distintos.
Existe una versión convertida para Nunchaku, pero el autor la considera experimental y no la recomienda salvo para pruebas.
Según reportes, podría funcionar bien con Flux Krea, aunque el autor no lo ha confirmado personalmente.

Casos de uso

Generación de imágenes texto-a-imagen con FLUX.1-dev.
Aplicar rasgos de calidad SRPO mediante LoRA en lugar de cargar un checkpoint SRPO completo.
Comparar resultados entre LoRAs extraídas de distintas variantes SRPO.
Experimentar con combinaciones de LoRAs y diferentes rangos de adaptación.
Pruebas exploratorias con Flux Krea o Nunchaku, con cautela en el caso de Nunchaku.