稳定扩散经由 Lambda Labs 对宝可梦进行了微调。

只需输入文本提示，即可生成自己的宝可梦角色，无需进行“提示工程”！

如果您想了解如何训练自己的稳定扩散变体，请参阅Lambda Labs的 example 。

女孩带珍珠耳环，可爱的奥巴马生物，唐纳德·特朗普，鲍里斯·约翰逊，龙猫，Hello Kitty

用法

!pip install diffusers==0.3.0
!pip install transformers scipy ftfy

import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline
from torch import autocast

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("lambdalabs/sd-pokemon-diffusers", torch_dtype=torch.float16)  
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "Yoda"
scale = 10
n_samples = 4

# Sometimes the nsfw checker is confused by the Pokémon images, you can disable
# it at your own risk here
disable_safety = False

if disable_safety:
  def null_safety(images, **kwargs):
      return images, False
  pipe.safety_checker = null_safety

with autocast("cuda"):
  images = pipe(n_samples*[prompt], guidance_scale=scale).images

for idx, im in enumerate(images):
  im.save(f"{idx:06}.png")

模型描述

在 Lambda GPU Cloud 上使用2个A6000 GPU进行了约15,000步的训练（大约6小时，花费约10美元）。

链接

• Lambda Diffusers
• Captioned Pokémon dataset
• Model weights in Diffusers format
• Original model weights
• Training code

由Justin Pinkney（ @Buntworthy ）在 Lambda Labs 进行训练。