metadata
tags:
- text-to-image
- lora
- diffusers
widget:
- text: Cat on bed
output:
url: images/example_84jyrrtjz.png
- text: nmega. realism cat
output:
url: images/example_bp9zou8ex.png
- text: nmega. realism cat
output:
url: images/example_6zly2tetn.png
- text: nmega. realism car
output:
url: images/example_2v40ooiw6.png
- text: nmega. realism modern car
output:
url: images/example_62hlw45iu.png
- text: nmega. Anime modern car
output:
url: images/example_086qn3tr3.png
- text: nmega. Anime modern car
output:
url: images/example_9qicexki9.png
- text: Red car
output:
url: images/example_q0pn7znpw.png
- text: Wooman
output:
url: images/example_yarib05dm.png
- text: Wooman
output:
url: images/example_3767ak1nw.png
- text: nmega. Anime modern red car
output:
url: images/example_hnmtr92jj.png
- text: Cat on bed
output:
url: images/example_1jb7gi22h.png
- text: Anime, imagine, girl
output:
url: images/example_vmuydmcbb.png
- text: Anime, imagine, man. Orange accent
output:
url: images/example_4yxy7nvru.png
- text: Anime, imagine, hamburgers. Orange accent
output:
url: images/example_ie8son3vf.png
- text: Anime, hamburger eating picture. Orange accent
output:
url: images/example_6ua8t370t.png
- text: an anime hamburger photo. Blue accent
output:
url: images/example_ewmvfmjm9.png
- text: A anime girl in 3d style
output:
url: images/example_tvy0wffoc.png
base_model: black-forest-labs/FLUX.1-schnell
instance_prompt: nmega
license: apache-2.0
Neurix-Mega
Описание
Neurix-Mega - это мощная модель, созданная для генерации изображений с использованием обширного набора стилей. Она объединяет в себе разнообразие художественных подходов и техник, обеспечивая пользователю широкие возможности для творчества. Модель построена на базе Flux Schnell, что гарантирует ее высокую скорость работы и качество получаемых результатов.
Download model
Weights for this model are available in PyTorch,Safetensors format.
Download them in the Files & versions tab.
Ключевые особенности
- Множество стилей: Neurix-Mega обучена на большом объеме данных, охватывающем разнообразные художественные стили, что позволяет генерировать изображения в различных направлениях.
- Большой объем данных: Модель обучена на обширном наборе данных, что способствует ее высокой точности и способности генерировать разнообразные и качественные изображения.
- Архитектура Flux Schnell: Использование архитектуры Flux Schnell обеспечивает высокую скорость генерации изображений без потери качества.
- Быстрая и качественная: Neurix-Mega сочетает в себе скорость и качество, делая ее идеальным инструментом для креативных задач.
Использование
1. Установка необходимых библиотек:
pip install diffusers transformers accelerate
2. Загрузка и использование модели:
from diffusers import DiffusionPipeline
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("NeurixYUFI/Neurix-Mega")
pipeline.to("cuda") # если доступен GPU
prompt = "A vibrant landscape painting in the style of Van Gogh"
image = pipeline(prompt).images[0]
image.save("generated_image.png")
3. Параметры генерации
Вы можете настраивать параметры генерации, такие как:
num_inference_steps
- количество шагов инференса (влияет на качество и время генерации).guidance_scale
- параметр, влияющий на соответствие с промптом.seed
- для воспроизводимости результатов.
image = pipeline(prompt, num_inference_steps=50, guidance_scale=7.5, seed=42).images[0]
Примеры использования
- Генерация уникальных концепт-артов.
- Создание иллюстраций в различных стилях.
- Эксперименты с художественными направлениями.
- Генерация аватаров и профильных изображений.
Обучение
Модель была обучена на основе архитектуры Flux Schnell с использованием большого набора данных изображений различных стилей.
Лицензия
Apache 2.0