Animagine XL 2.0

Animagine XL es accesible a través de Gradio Web UI y Google Colab, ofreciendo interfaces fáciles de usar para la generación de imágenes:

**Instalación de Diffusers**

Asegúrese de instalar la última librería diffusers, junto con otros paquetes esenciales:

```bash
pip install diffusers --upgrade
pip install transformers accelerate safetensors

El siguiente script de Python demuestra cómo hacer inferencia con Animagine XL 2.0. El scheduler por defecto en la configuración del modelo es EulerAncestralDiscreteScheduler, pero se puede definir explícitamente para mayor claridad.

import torch
from diffusers import (
    StableDiffusionXLPipeline, 
    EulerAncestralDiscreteScheduler,
    AutoencoderKL
)

# Cargar componente VAE
vae = AutoencoderKL.from_pretrained(
    "madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix", 
    torch_dtype=torch.float16
)

# Configurar la tubería
pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
    "Linaqruf/animagine-xl-2.0", 
    vae=vae,
    torch_dtype=torch.float16, 
    use_safetensors=True, 
    variant="fp16")
pipe.scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe.to('cuda')

# Definir prompts y generar imagen
prompt = "face focus, cute, masterpiece, best quality, 1girl, green hair, sweater, looking at viewer, upper body, beanie, outdoors, night, turtleneck"
negative_prompt = "lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry"

image = pipe(
    prompt, 
    negative_prompt=negative_prompt, 
    width=1024,
    height=1024,
    guidance_scale=12,
    num_inference_steps=50
).images[0]