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Texto a imagen

Redfuku es un modelo de generación de imágenes a partir de texto basado en SDXL, publicado en formato GGUF y cuantizado en múltiples variantes. Está orientado a crear imágenes semirrealistas y de estética anime con alto contraste, iluminación cinematográfica, composición detallada y retratos estilizados, especialmente a partir de prompts extensos con etiquetas de calidad y estilo.

Como usar

Usar el modelo para generar imágenes desde prompts descriptivos. La tarjeta muestra este prompt de ejemplo:

masterpiece, best quality, vibrant, very aesthetic, high contrast, semrealistic, highly detailed, absurdres, masterful composition, cinematic lighting, score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up, score_5_up, rating_questionable, source_anime, 1girl, portrait, multicolored hair, fringe, bare shoulders, upper body, cosmic

Prompt negativo mostrado:

femboy, low quality, 2koma, 4koma, bad anatomy, jpeg artifacts, signature, watermark, lowres, bad hands

La página indica que el modelo no está desplegado actualmente por ningún proveedor de inferencia.

Funcionalidades

Generación texto-a-imagen basada en Stable Diffusion XL.
Modelo GGUF con arquitectura SDXL y tamaño aproximado de 3B parámetros.
Derivado de stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0.
Disponible en múltiples cuantizaciones, desde 2-bit Q2_K hasta 16-bit F16.
Incluye ejemplos de prompts para retratos anime/semirrealistas con cabello multicolor, iluminación cinematográfica y composición detallada.
Metadatos de workflow incluidos dentro de las muestras PNG, según la tarjeta del modelo.
Licencia openrail++.

Casos de uso

Crear retratos estilizados de estética anime o semirrealista.
Generar imágenes de alta densidad visual con iluminación cinematográfica y alto contraste.
Ejecutar SDXL en entornos compatibles con GGUF usando cuantizaciones más ligeras.
Probar variantes cuantizadas de un modelo de imagen para equilibrar tamaño, calidad y requisitos de hardware.