luongphamit/NeverEnding-Dream
luongphamit
Texto a imagen
NeverEnding Dream (NED) es un modelo de generación de imágenes a partir de texto basado en Stable Diffusion y disponible para Diffusers. Está orientado a crear imágenes artísticas y detalladas, con ejemplos de uso para prompts visuales como escenas cinematográficas o ilustrativas.
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("luongphamit/NeverEnding-Dream", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda")
prompt = "Astronaut in a jungle, cold color palette, muted colors, detailed, 8k"
image = pipe(prompt).images[0]
Funcionalidades
- Generación de imágenes desde texto mediante una tubería StableDiffusionPipeline/DiffusionPipeline.
- Compatible con la biblioteca Diffusers de Hugging Face.
- Modelo etiquetado para arte, estilo artístico y stable-diffusion.
- Idioma asociado: inglés.
- Puede ejecutarse en entornos locales o notebooks como Google Colab y Kaggle.
Casos de uso
- Crear imágenes artísticas a partir de descripciones textuales.
- Generar ilustraciones detalladas con estética Stable Diffusion.
- Probar flujos de trabajo de text-to-image en Diffusers, Colab, Kaggle o aplicaciones locales como Draw Things y DiffusionBee.