模型:
nitrosocke/redshift-diffusion
这是在高分辨率3D艺术品上训练的经过优化的Stable Diffusion模型。在您的提示中使用“redshift风格”标记以获得效果。
名称:我长时间以来一直使用Cinema4D作为我的建模软件,并且一直喜欢它附带的redshift渲染器。这就是为什么我对基本的SD与其标记相关联的糟糕结果感到非常遗憾。这是我修复它并展示对这个渲染引擎的热爱的尝试。
如果您喜欢我的工作,并希望在发布之前测试新模型,请考虑支持我
Tony Stark的提示和设置:(redshift风格)罗伯特·唐尼扮演钢铁侠。负面提示:眼镜头盔。步骤:40,采样器:DPM2 Karras,CFG缩放:7,种子:908018284,尺寸:512x704
Ford Mustang的提示和设置:redshift风格Ford Mustang。步骤:20,采样器:DPM2 Karras,CFG缩放:7,种子:579593863,尺寸:704x512
该模型使用ShivamShrirao的基于扩散器的dreambooth训练进行训练,使用先前保护损失和train-text-encoder标志,在11,000个步骤中进行训练。
我们支持一个 Gradio Web用户界面运行redshift-diffusion:
此模型可以像其他任何Stable Diffusion模型一样使用。有关更多信息,请查看 Stable Diffusion 。
您还可以将模型导出到 ONNX 、 MPS 和/或 FLAX/JAX 。
from diffusers import StableDiffusionPipeline import torch model_id = "nitrosocke/redshift-diffusion" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16) pipe = pipe.to("cuda") prompt = "redshift style magical princess with golden hair" image = pipe(prompt).images[0] image.save("./magical_princess.png")
该模型是开放访问的,所有人都可以使用,使用CreativeML OpenRAIL-M许可进一步指定权利和使用。CreativeML OpenRAIL许可指定: