prithivMLmods/3D-Render-Flux-LoRA

prithivMLmods
Texto a imagen

LoRA para FLUX.1-dev orientado a generar imágenes de texto a imagen con estética de retrato 3D y render 3D. Está pensado para activarse con los términos "3D Portrait" y "3d render", y puede producir primeros planos, objetos y escenas con colores pastel o contrastes intensos. La tarjeta indica que el modelo sigue en fase de entrenamiento, por lo que puede mostrar artefactos o resultados débiles en algunos casos.

Como usar

Instalación y uso con Diffusers:

pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline

# usar "mps" para dispositivos Apple
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "black-forest-labs/FLUX.1-dev",
    dtype=torch.bfloat16,
    device_map="cuda"
)
pipe.load_lora_weights("prithivMLmods/3D-Render-Flux-LoRA")

prompt = "3D Portrait, An eye-level perspective, a close-up of a young childs face, is depicted in a multi-colored, monochromatic fashion. The childs eyes are a piercing blue, and her hair is a vibrant shade of green, with a mix of brown and orange highlights. Her hair is pulled back in a ponytail, adding a pop of color to the scene. She is wearing a white turtleneck, and the background is a pale purple. Her eyebrows are a darker shade of brown, while her lips are a lighter shade of blue. Her nose is adorned with a tiny red dot."
image = pipe(prompt).images[0]

Configuración local alternativa:

import torch
from pipelines import DiffusionPipeline

base_model = "black-forest-labs/FLUX.1-dev"
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(base_model, torch_dtype=torch.bfloat16)

lora_repo = "prithivMLmods/3D-Render-Flux-LoRA"
trigger_word = "3D Portrait, 3d render"
pipe.load_lora_weights(lora_repo)

device = torch.device("cuda")
pipe.to(device)

Para obtener mejores resultados, incluir los disparadores 3D Portrait o 3d render en el prompt.

Funcionalidades

Adaptador LoRA para el modelo base black-forest-labs/FLUX.1-dev.
Especializado en retratos 3D, renders 3D y composiciones tipo ZBrush/Unreal Engine.
Usa pesos en formato Safetensors disponibles en la pestaña Files & versions.
Dimensión recomendada de generación: 1024 x 1024.
Entrenado con 19 imágenes de alta resolución.
Parámetros de entrenamiento declarados: AdamW, scheduler constant, network dim 64, alpha 32, 3000 pasos y 15 épocas.
Etiquetado con florence2-en en lenguaje natural e inglés.
Compatible con Diffusers y uso local mediante carga de pesos LoRA.

Casos de uso

Generación de retratos 3D estilizados a partir de texto.
Creación de primeros planos de personajes, rostros o animales con apariencia renderizada.
Producción de objetos renderizados en 3D, como alimentos o elementos de diseño visual.
Experimentación con estética pastelcore, macro lens, ZBrush, Unreal Engine y renders coloridos.
Prototipado de imágenes para espacios o aplicaciones basadas en FLUX LoRA.