Guizmus/SDArt_synesthesia
Guizmus
Texto a imagen
Modelo de texto a imagen basado en Stable Diffusion 1.5, entrenado para capturar el tema de la sinestesia: imágenes donde sonido, color, textura, sabor y sensación se mezclan visualmente. Fue creado a partir de 39 imágenes enviadas al concurso “Picture of the Week” del Discord de Stable Diffusion, con aprendizaje moderado para conservar el estilo del tema sin limitarse a replicar las obras originales.
Como usar
Instalación y uso con Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
# switch to "mps" for apple devices
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("Guizmus/SDArt_synesthesia", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda")
prompt = "Astronaut in a jungle, cold color palette, muted colors, detailed, 8k"
image = pipe(prompt).images[0]
Ejemplo específico con StableDiffusionPipeline:
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch
model_id = "Guizmus/SDArt_synesthesia"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")
prompt = "SDArt minh"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("./SDArt.png")
Funcionalidades
- Generación de imágenes texto-a-imagen con Diffusers y StableDiffusionPipeline.
- Entrenado sobre Stable Diffusion 1.5 con EveryDream.
- Usa el token principal `SDArt` y tokens adicionales asociados a contribuciones del dataset.
- Tema visual centrado en sinestesia: colores con sabor, sonidos con textura y mezcla sensorial.
- Recomendado con muestreadores k_Euler_a o DPM++ 2M Karras, 20 pasos y CFG 7.5.
- Disponible en formato Diffusers, SafeTensors, CKPT y dataset descargable.
- Licencia creativeml-openrail-m.
Casos de uso
- Crear ilustraciones inspiradas en sinestesia, donde sentidos distintos se representen de forma combinada.
- Generar arte conceptual con texturas, colores y sensaciones cruzadas.
- Explorar prompts con el token `SDArt` y tokens de autores del dataset para influir en el estilo.
- Producir imágenes artísticas derivadas del tema del concurso de Stable Diffusion sin copiar directamente las obras originales.