stablediffusionapi/chilloutmix

stablediffusionapi
Texto a imagen

ChilloutMix es un modelo de generación de imágenes de texto a imagen basado en Stable Diffusion, publicado en Hugging Face por Stable Diffusion API. Está orientado a resultados ultra realistas y puede usarse con Diffusers o mediante la API de StableDiffusionAPI/ModelsLab usando el identificador `chilloutmix`.

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("stablediffusionapi/chilloutmix", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda")

prompt = "Astronaut in a jungle, cold color palette, muted colors, detailed, 8k"
image = pipe(prompt).images[0]

Uso mediante la API de ChilloutMix/StableDiffusionAPI:

import requests
import json

url = "https://stablediffusionapi.com/api/v3/dreambooth"

payload = json.dumps({
  "key": "",
  "model_id": "chilloutmix",
  "prompt": "actual 8K portrait photo of gareth person, portrait, happy colors, bright eyes, clear eyes, warm smile, smooth soft skin, big dreamy eyes, beautiful intricate colored hair, symmetrical, anime wide eyes, soft lighting, detailed face, by makoto shinkai, stanley artgerm lau, wlop, rossdraws, concept art, digital painting, looking into camera",
  "negative_prompt": "painting, extra fingers, mutated hands, poorly drawn hands, poorly drawn face, deformed, ugly, blurry, bad anatomy, bad proportions, extra limbs, cloned face, skinny, glitchy, double torso, extra arms, extra hands, mangled fingers, missing lips, ugly face, distorted face, extra legs, anime",
  "width": "512",
  "height": "512",
  "samples": "1",
  "num_inference_steps": "30",
  "safety_checker": "no",
  "enhance_prompt": "yes",
  "seed": None,
  "guidance_scale": 7.5,
  "multi_lingual": "no",
  "panorama": "no",
  "self_attention": "no",
  "upscale": "no",
  "embeddings": "embeddings_model_id",
  "lora": "lora_model_id",
  "webhook": None,
  "track_id": None
})
headers = {
  'Content-Type': 'application/json'
}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)

Funcionalidades

Generación de imágenes a partir de prompts de texto.
Compatible con Diffusers mediante `DiffusionPipeline`.
Modelo Stable Diffusion/Diffusers con licencia `creativeml-openrail-m`.
Enfocado en imágenes ultra realistas, especialmente retratos detallados.
Permite configurar parámetros como tamaño, pasos de inferencia, prompt negativo, guidance scale, seed, embeddings y LoRA mediante API.

Casos de uso

Crear retratos ultra realistas a partir de descripciones detalladas.
Generar arte digital o imágenes conceptuales con control mediante prompt positivo y negativo.
Probar pipelines locales de Stable Diffusion con Diffusers.
Integrar generación de imágenes en aplicaciones usando la API de StableDiffusionAPI/ModelsLab.