Update README.md

README.md

@@ -1,31 +1,47 @@
-# GermanIA-LoRA
-
-🎨 Fine-tuned LoRA model based on Stable Diffusion v1.5  
-🧠 Тренирована на изображениях одного человека (GermanIA)  
-📦 Формат: `safetensors` + `adapter_config.json`  
-🚀 Полностью совместима с Kohya-совместимыми генераторами и Colab-блокнотами
-
-## 📌 Информация о модели
-
-- Базовая модель: `runwayml/stable-diffusion-v1-5`
-- Разрешение: 512x512
-- LoRA Rank: 4
-- Эпох обучения: 10
-- Размер файла: ~19 MB
-
-## 🚀 Как использовать
-
-```python
-from diffusers import StableDiffusionPipeline
-import torch
-
-base_model = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
-lora_path = "German28/GermanIA-LoRA"
-
-pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(base_model, torch_dtype=torch.float16)
-pipe.load_lora_weights(lora_path)
-pipe.to("cuda")
-
-prompt = "a cinematic portrait of GermanIA in a futuristic city, hyper-detailed, 4k"
-image = pipe(prompt).images[0]
+---
+license: creativeml-openrail-m
+base_model: runwayml/stable-diffusion-v1-5
+tags:
+  - lora
+  - stable-diffusion
+  - stable-diffusion-v1-5
+  - text-to-image
+  - fine-tuned
+  - personal-model
+  - GermanIA
+model_type: StableDiffusion
+library_name: diffusers
+inference: true
+---
+
+# GermanIA-LoRA
+
+🎨 Fine-tuned LoRA model based on Stable Diffusion v1.5  
+🧠 Тренирована на изображениях одного человека (GermanIA)  
+📦 Формат: `safetensors` + `adapter_config.json`  
+🚀 Полностью совместима с Kohya-совместимыми генераторами и Colab-блокнотами
+
+## 📌 Информация о модели
+
+- Базовая модель: `runwayml/stable-diffusion-v1-5`
+- Разрешение: 512x512
+- LoRA Rank: 4
+- Эпох обучения: 10
+- Размер файла: ~19 MB
+
+## 🚀 Как использовать
+
+```python
+from diffusers import StableDiffusionPipeline
+import torch
+
+base_model = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
+lora_path = "German28/GermanIA-LoRA"
+
+pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(base_model, torch_dtype=torch.float16)
+pipe.load_lora_weights(lora_path)
+pipe.to("cuda")
+
+prompt = "a cinematic portrait of GermanIA in a futuristic city, hyper-detailed, 4k"
+image = pipe(prompt).images[0]
 image.save("output.png")