Diffusers How to use ChandrilBasu/Faiz with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
# switch to "mps" for apple devices
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda")
pipe.load_lora_weights("ChandrilBasu/Faiz")
prompt = "UNICODE\u0000{\u0000\"\u0000r\u0000e\u0000m\u0000i\u0000x\u0000_\u0000d\u0000a\u0000t\u0000a\u0000\"\u0000:\u0000[\u0000]\u0000,\u0000\"\u0000r\u0000e\u0000m\u0000i\u0000x\u0000_\u0000e\u0000n\u0000t\u0000r\u0000y\u0000_\u0000p\u0000o\u0000i\u0000n\u0000t\u0000\"\u0000:\u0000\"\u0000c\u0000h\u0000a\u0000l\u0000l\u0000e\u0000n\u0000g\u0000e\u0000s\u0000\"\u0000,\u0000\"\u0000s\u0000o\u0000u\u0000r\u0000c\u0000e\u0000_\u0000t\u0000a\u0000g\u0000s\u0000\"\u0000:\u0000[\u0000\"\u0000l\u0000o\u0000c\u0000a\u0000l\u0000\"\u0000]\u0000,\u0000\"\u0000o\u0000r\u0000i\u0000g\u0000i\u0000n\u0000\"\u0000:\u0000\"\u0000u\u0000n\u0000k\u0000n\u0000o\u0000w\u0000n\u0000\"\u0000,\u0000\"\u0000t\u0000o\u0000t\u0000a\u0000l\u0000_\u0000d\u0000r\u0000a\u0000w\u0000_\u0000t\u0000i\u0000m\u0000e\u0000\"\u0000:\u00000\u0000,\u0000\"\u0000t\u0000o\u0000t\u0000a\u0000l\u0000_\u0000d\u0000r\u0000a\u0000w\u0000_\u0000a\u0000c\u0000t\u0000i\u0000o\u0000n\u0000s\u0000\"\u0000:\u00000\u0000,\u0000\"\u0000l\u0000a\u0000y\u0000e\u0000r\u0000s\u0000_\u0000u\u0000s\u0000e\u0000d\u0000\"\u0000:\u00000\u0000,\u0000\"\u0000b\u0000r\u0000u\u0000s\u0000h\u0000e\u0000s\u0000_\u0000u\u0000s\u0000e\u0000d\u0000\"\u0000:\u00000\u0000,\u0000\"\u0000p\u0000h\u0000o\u0000t\u0000o\u0000s\u0000_\u0000a\u0000d\u0000d\u0000e\u0000d\u0000\"\u0000:\u00000\u0000,\u0000\"\u0000t\u0000o\u0000t\u0000a\u0000l\u0000_\u0000e\u0000d\u0000i\u0000t\u0000o\u0000r\u0000_\u0000a\u0000c\u0000t\u0000i\u0000o\u0000n\u0000s\u0000\"\u0000:\u0000{\u0000}\u0000,\u0000\"\u0000t\u0000o\u0000o\u0000l\u0000s\u0000_\u0000u\u0000s\u0000e\u0000d\u0000\"\u0000:\u0000{\u0000\"\u0000b\u0000e\u0000a\u0000u\u0000t\u0000i\u0000f\u0000y\u0000\"\u0000:\u00001\u0000,\u0000\"\u0000a\u0000d\u0000j\u0000u\u0000s\u0000t\u0000\"\u0000:\u00001\u0000}\u0000,\u0000\"\u0000i\u0000s\u0000_\u0000s\u0000t\u0000i\u0000c\u0000k\u0000e\u0000r\u0000\"\u0000:\u0000f\u0000a\u0000l\u0000s\u0000e\u0000,\u0000\"\u0000e\u0000d\u0000i\u0000t\u0000e\u0000d\u0000_\u0000s\u0000i\u0000n\u0000c\u0000e\u0000_\u0000l\u0000a\u0000s\u0000t\u0000_\u0000s\u0000t\u0000i\u0000c\u0000k\u0000e\u0000r\u0000_\u0000s\u0000a\u0000v\u0000e\u0000\"\u0000:\u0000t\u0000r\u0000u\u0000e\u0000,\u0000\"\u0000c\u0000o\u0000n\u0000t\u0000a\u0000i\u0000n\u0000s\u0000F\u0000T\u0000E\u0000S\u0000t\u0000i\u0000c\u0000k\u0000e\u0000r\u0000\"\u0000:\u0000f\u0000a\u0000l\u0000s\u0000e\u0000}\u0000"
image = pipe(prompt).images[0] 
