shauray/FLUX-UNCENSORED-merged

shauray

Texto a imagen

Modelo de generación de imágenes basado en FLUX, creado al fusionar directamente una LoRA “uncensored” sobre el modelo base. Está orientado a producir salidas con menos restricciones y no está pensado para usuarios que buscan resultados filtrados o conservadores.

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(
    "shauray/FLUX-UNCENSORED-merged",
    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 del README con FluxPipeline:
from diffusers import FluxPipeline
import torch

pipe = FluxPipeline.from_pretrained(
    "shauray/FLUX-UNCENSORED-merged",
    torch_dtype=torch.float16
)
pipe.enable_model_cpu_offload()

prompt = "A mystic cat with a sign that says hello world!"
image = pipe(
    prompt,
    guidance_scale=3.5,
    num_inference_steps=28,
    generator=torch.manual_seed(0)
).images[0]
image.save("flux-dev-loaded.png")

Funcionalidades

Generación de imágenes a partir de texto con arquitectura FLUX/Diffusers.
LoRA uncensored integrada directamente en el modelo, sin necesidad de cargarla por separado.
Distribuido en formato Safetensors y compatible con FluxPipeline/DiffusionPipeline.
Modelo plug-and-play para uso local con Diffusers.
Licencia MIT.

Casos de uso

Generación local de imágenes con prompts de texto usando FLUX.
Experimentación con variantes menos restringidas de FLUX.1-dev.
Pruebas creativas donde se desea comparar el comportamiento de un modelo base frente a una LoRA uncensored fusionada.
Integración en flujos de trabajo Python basados en Hugging Face Diffusers.