Instructions to use loioladev/lora-estilo-pixel-art with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use loioladev/lora-estilo-pixel-art with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") pipe.load_lora_weights("loioladev/lora-estilo-pixel-art") prompt = "estilo_pixel_art, cena em pixel art com castelo medieval ao entardecer, bandeiras coloridas e fosso com ponte levadiça." image = pipe(prompt).images[0] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- Draw Things
- DiffusionBee
LORA 16-bit pixel art

- Prompt
- estilo_pixel_art, cena em pixel art com castelo medieval ao entardecer, bandeiras coloridas e fosso com ponte levadiça.
- Negative Prompt
- blurry, low quality, jpeg artifacts, photorealistic, 3d render, watermark, text, signature, deformed
Descrição
Este repositório contém um modelo LoRA treinado para reproduzir um estilo de pixel art. O objetivo do projeto é demonstrar um pipeline completo de fine-tuning de modelos de difusão, desde a construção do conjunto de dados até o treinamento e avaliação do modelo.
Este modelo não foi desenvolvido para produção, sendo destinado exclusivamente para fins educacionais e de demonstração de técnicas de treinamento de modelos generativos.
Palavra gatilho
Você deve usar o termo estilo_pixel_art no começa da geração das imagens, de forma que o modelo utilize o aprendizado do fine-tuning corretamente.
Base de dados
O conjunto de dados utilizado está disponível no github do projeto.
As imagens foram reunidas por coleta manual na plataforma itch.io, utilizando apenas recursos disponibilizados gratuitamente ou com licenças que permitem seu uso nas condições especificadas pelos respectivos autores.
Cada asset mantém sua licença original, sendo responsabilidade do usuário verificar as condições de uso antes de qualquer utilização além dos objetivos educacionais deste projeto.
Hiperparâmetros de treinamento
Os hiperparâmetros utilizados foram:
- Resolution: 512
- Train batch size: 1
- Gradient accumulation steps: 4
- Max train steps: 2500
- Learning rate: 1e-4
- Learning rate scheduler: cosine
- Warmup steps: 150
- LoRA Rank: 64
- Seed: 42
- Mixed precision: fp16
- Random flip: False
- Center crop: True
- Noise offset: 0.1
- SNR Gamma: 5.0
Uso pretendido
Este modelo foi desenvolvido exclusivamente para fins educacionais.
Limitações e viéses
A partir de uma base de dados de 100 imagens, não foi-se suficiente para que o modelo gere imagens perfeitas no estilo pixel art 16-bits.
As imagens utilizadas no treinamento consistem em imagens top-down de artes pixeladas em 16-bits. Muitas das imagens também são imagens rurais ou de vegetação, o que influenciou o modelo a seguir em partes nesse estilo.
Não foi constatado sobreajuste do modelo, de forma que ele não reproduz as imagens originais utilizadas durante o treinamento.
Observou-se dificuldade na geração de personagens, produzindo frequentemente inconsistências estruturais e confusão entre atributos visuais.
Licença
Este projeto disponibiliza apenas os pesos do modelo LoRA.
As imagens utilizadas no treinamento pertencem aos seus respectivos autores, salvo casos disponibilizados gratuitamente, e permanecem sujeitas às licenças originais sob as quais foram disponibilizadas no itch.io.
Caso este modelo seja reutilizado em outros projetos, recomenda-se consultar as licenças dos assets utilizados no dataset e respeitar integralmente seus termos de uso.
Faça o download do modelo
Faça o Download na seção "Files & versions".
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Model tree for loioladev/lora-estilo-pixel-art
Base model
stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5