FLUX.1-dev-LoRA:一个混合现实与插画风格模型 可以生成融合了现实与插画元素的图像

FLUX.1-dev-LoRA是一个混合现实与插画风格模型。该模型可以生成融合了现实与插画元素的图像。它基于FLUX.1-dev基础模型进行训练,特别擅长生成前景角色为插画风格,而背景为现实风格的视觉效果。

可以通过使用该模型生成图片并发布在社交平台上,如微信朋友圈或小红书,达到不露脸但仍然展示旅行场景的效果。嘿嘿..

  • 艺术风格: 模型擅长将现实与插画元素融合,创造独特的视觉效果。
  • 提示词范例: 用户可以使用详细的场景描述和人物动作提示词,生成符合自己需求的图像。

    Tip: A cartoon style man/woman, wearing what clothes, in what scene, and doing what.
    提示:卡通风格的男人/女人,穿什么衣服,在什么场景,做什么。

    The ending can add: artistic style blends reality and illustration elements. to increase the distinction between reality and cartoon.
    结局可以补充:艺术风格融合现实与插画元素。增加现实与卡通的区别。

    If it is not a famous scenic spot scene, the scene description can be slightly more detailed. If a scene does not produce the desired effect, simply change the scene. Don’t be stubborn, it is recommended to locally adjust the

Hugging Face的Flux库是一个用于研究和部署基于PyTorch的动态神经网络的框架,而"black-forest-labs/FLUX.1-dev"似乎是一个特定版本的模型。要在本地部署这个模型,你需要按照以下步骤操作: 1. **安装依赖**: 首先,确保你已经安装了必要的库,如`transformers`、`torch`, 和 `flux`. 如果还没有安装,可以运行: ``` pip install transformers torch flux ``` 2. **下载模型**: 使用`transformers`库加载模型,并将其保存到本地文件: ```python from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev") model.save_pretrained("./your_model_directory") tokenizer.save_pretrained("./your_tokenizer_directory") ``` 3. **设置环境**:模型目录添加到系统的`PYTHONPATH`,以便能够导入并使用它。 4. **加载本地模型**: 现在,你可以从本地路径加载模型: ```python loaded_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("./your_model_directory") loaded_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./your_tokenizer_directory") ``` 5. **使用模型**: 能够对输入文本进行处理并获取预测结果了: ```python input_text = "Your text here..." inputs = loaded_tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = loaded_model(**inputs) prediction = outputs.logits.argmax(dim=1).tolist() ``` 6. **部署应用**: 最后,将模型集成到Web服务、API或者其他应用中,使其可供外部请求。
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