simpletuner-lora

bghira
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Este es un adaptador LyCORIS derivado de black-forest-labs/FLUX.1-dev. La indicación principal de validación utilizada durante el entrenamiento fue: Una imagen fotorrealista de un gato.

Como usar

import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
from lycoris import create_lycoris_from_weights

model_id = 'black-forest-labs/FLUX.1-dev'
adapter_id = 'pytorch_lora_weights.safetensors' # deberás descargar esto manualmente
lora_scale = 1.0
wrapper, _ = create_lycoris_from_weights(lora_scale, adapter_id, pipeline.transformer)
wrapper.merge_to()

prompt = 'Una imagen fotorrealista de un gato'

pipeline.to('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'mps' if torch.backends.mps.is_available() else 'cpu')
image = 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(1641421826),
width=1024,
height=1024,
guidance_scale=3.0,
).images[0]
image.save('output.png', format='PNG')

Funcionalidades

Adaptador LyCORIS
Interfaz fluida con FLUX.1-dev
Configuraciones específicas para validación y entrenamiento
Rescalado CFG
Tipo de predicción: emparejamiento de flujo
Compatibilidad con optimizador adamw_bf16
Precisión BF16 pura

Casos de uso

Generación de imágenes fotorrealistas
Investigación y experimentación en imágenes generativas
Aplicación en proyectos de IA creativa