Animagine XL 4.0

Instala las dependencias y carga el modelo con StableDiffusionXLPipeline. El modelo funciona mejor con prompts estructurados por etiquetas en inglés, por ejemplo: sujeto, personaje, serie, clasificación, detalles y etiquetas de calidad al final.

pip install diffusers transformers accelerate safetensors --upgrade

import torch
from diffusers import StableDiffusionXLPipeline

pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
    "cagliostrolab/animagine-xl-4.0",
    torch_dtype=torch.float16,
    use_safetensors=True,
    custom_pipeline="lpw_stable_diffusion_xl",
    add_watermarker=False
)
pipe.to('cuda')

prompt = "1girl, arima kana, oshi no ko, hoshimachi suisei, hoshimachi suisei \\(1st costume\\), cosplay, looking at viewer, smile, outdoors, night, v, masterpiece, high score, great score, absurdres"
negative_prompt = "lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing finger, extra digits, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, low score, bad score, average score, signature, watermark, username, blurry"

image = pipe(
    prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    width=832,
    height=1216,
    guidance_scale=5,
    num_inference_steps=28
).images[0]

image.save("./arima_kana.png")

Buenas prácticas específicas del modelo:

• Añadir al final del prompt: masterpiece, high score, great score, absurdres.
• Usar negative prompt para evitar manos defectuosas, baja calidad y artefactos.
• Preferir resoluciones recomendadas como 1024x1024, 832x1216 o 1216x832.
• Evitar lenguaje natural libre; responde mejor a prompts tipo tags.