Instructions to use wldn0202/etri_recon with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use wldn0202/etri_recon with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("wldn0202/etri_recon", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") prompt = "Astronaut in a jungle, cold color palette, muted colors, detailed, 8k" image = pipe(prompt).images[0] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
3D ๋ฌธํ์ ์ฐ ๋ณต์ ๋ชจ๋ธ / Heritage Restoration
ํ์ ๋ณต์๊ณผ ์ง๊ฐ ๋ณต์ ๋ฐ์คํฌํฑ ๋ฐํ์์ฉ ๊ฐ์ค์น ๋ฌถ์์ ๋๋ค. ์ด ์ ์ฅ์๋ Black Forest Labs ๋๋ Microsoft์ ๊ณต์ ๋ฐฐํฌ๋ฌผ์ด ์๋๋๋ค. ๋ชจ๋ธ 41๊ฐ ํ์ผ, ํฉ๊ณ 31,157,925,674 bytes. ๋ฐ์ดํฐ์ ๊ณผ ์ฌ์ฉ์ ์ ๋ก๋๋ ํฌํจํ์ง ์์ต๋๋ค.
์ด์ฉ ์กฐ๊ฑด
๊ฐ ๋ชจ๋ธ์ ์กฐ๊ฑด์ licenses/์ ์๋ฌธ๊ณผ ์ถ์ฒ ๊ธฐ๋ก์ ๋ฐ๋ฆ
๋๋ค. ์ด ๋ฌถ์ ์ ์ฒด์
Apache/MIT ๋ผ์ด์ ์ค๋ฅผ ์๋ก ๋ถ์ฌํ์ง ์์ต๋๋ค. FLUX.1-dev์ ํ์ ๊ตฌ์ฑ์๋
FLUX.1 [dev] Non-Commercial License v1.1.1์ด ์ ์ฉ๋๋ฉฐ ๋น์์
ยท๋นํ๋ก๋์
์ด์ฉ
๋ฒ์์ ์ถ๋ ฅ ๊ฒํ /ํํฐ๋ง ๋ฑ์ ์๋ฌด๋ฅผ ํ์ธํด์ผ ํฉ๋๋ค. FLUX์ ๊ดํ ๊ถ๋ฆฌ๋ ํด๋น
๋ผ์ด์ ์ค์ ๋ฐ๋ผ Black Forest Labs๊ฐ ์์ ์์๊ฒ ์ง์ ๋ถ์ฌํฉ๋๋ค.
licenses/texture/FLUX-NOTICE.txt์ ๊ท์ ๋ฐ ๋ณ๊ฒฝ ๊ณ ์ง์ ํจ๊ป ์ฌ์ฉํ์ญ์์ค.
๋ณธ ํ๋ก์ ํธ๋ FLUX์ UniTEX ๋ค์ค ์์ LoRA, ๋ณต์ adapter, ์ฐธ์กฐ gate๋ฅผ ๊ฒฐํฉํ
์์ ๊ตฌ์ฑ์
๋๋ค. ์์
์ ๊ถ๋ฆฌ๋ ๋ฐ์ดํฐ์
๊ณต๊ฐ ๊ถํ์ ์ถ๊ฐ๋ก ๋ถ์ฌํ์ง ์์ต๋๋ค.
๊ณผ์ ์์ฒด ํ์ต adapter/์์ ์์ค์ ๋
๋ฆฝ ๊ณต๊ฐ ๋ผ์ด์ ์ค๋ฅผ ์์ ์ ์ธํ์ง ์์ต๋๋ค.
์๋ฌธ ํ์ธ: https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/blob/3de623fc3c33e44ffbe2bad470d0f45bccf2eb21/LICENSE.md
ํ์ผ๊ณผ ๊ณ ์ ๋ฒ์
๊ฐ์ค์น๋ models/shape/, models/texture/์ ์์ต๋๋ค. ์ค์น ๊ด๋ฆฌ์๋ ์ ์ฅ์
wldn0202/etri_recon์ ํน์ commit์ ๊ณ ์ ๋ windows-models-manifest.json์ ์ฌ์ฉํฉ๋๋ค.
๊ฐ ํ์ผ์ size์ SHA256์ ๊ฒ์ฌํ ๋ค ์ฌ์ฉํ๋ฉฐ ๋ก๊ทธ์ธ ํ ํฐ์ด ํ์ํ์ง ์์ต๋๋ค.
model-files-manifest.json์ ํ์ผ ๋ชฉ๋ก์ด๊ณ , ๋ณ๋๋ก ๊ฒ์๋๋ Windows manifest์
revision์ด ์ค์ ๋ค์ด๋ก๋ํ ๊ฐ์ค์น commit์ ๊ฐ๋ฆฌํต๋๋ค.
Windows and Ubuntu online installer runtime 2.2.0
Public runtime assets also include the reference-search sample bank and 10 damaged GLBs, not the full training dataset or user uploads. Component-specific notices are retained. The budget24 BF16 profile passed generation, SDEdit and external-reference inference with a 22.5GiB PyTorch allocator budget on the designated 96GB GPU. Native Windows/Ubuntu Desktop installation and physical 24GB GPU validation remain pending. See runtime/windows/RUNTIME-NOTICE.txt and runtime-provenance.json.
- Downloads last month
- -