Text-to-Image
Diffusers
English
Arabic
StableDiffusionXLPipeline
stable-diffusion-xl
sdxl
fused-model
merged-checkpoint
full-model
king2
image-generation
Instructions to use RASHID778/king2-image-full with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use RASHID778/king2-image-full with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("RASHID778/king2-image-full", 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
- Local Apps Settings
- Draw Things
- DiffusionBee
File size: 5,468 Bytes
84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 84ddc56 f80d2f6 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 | ---
base_model: stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0
library_name: diffusers
pipeline_tag: text-to-image
license: openrail++
tags:
- stable-diffusion-xl
- sdxl
- diffusers
- text-to-image
- fused-model
- merged-checkpoint
- full-model
- king2
- image-generation
thumbnail: test/full_EN1.png
inference:
parameters:
guidance_scale: 7.5
negative_prompt: blurry, low quality, distorted, ugly, bad anatomy, watermark, text, signature
datasets:
- RASHID778/king2-image-dataset
language:
- en
- ar
---
<!-- KING2 IMAGE FULL — King2 fusion card (RASHID778) -->
<div align="center">
# 👑 KING2-IMAGE-FULL
### موديل SDXL مستقل — LoRA "King2" مدمجة كليًا داخل الأوزان، بلا أي ملف LoRA خارجي عند الاستخدام.
<sup>Standalone SDXL pipeline · King2 LoRA fused at scale 1.0 · fp16 · ~7.1 GB</sup>
</div>
<div align="center">

**EN1 — "a futuristic royal palace at sunset, highly detailed, golden hour"**
</div>
---
## 🖼️ مقارنة بصرية — نفس البذرة والخطوات (seed 42 · 28 steps · guidance 7.5 · 768×768 · fp16/T4)
| base<br><sub>بدون أي تخصيص</sub> | lora<br><sub>SDXL + LoRA منفصلة</sub> | **full (هذا الموديل)**<br><sub>مستقل بالكامل</sub> |
|:---:|:---:|:---:|
|  |  |  |
| base<br><sub>English #2</sub> | lora<br><sub>English #2</sub> | **full(this model)** |
|:---:|:---:|:---:|
|  |  |  |
<div align="center">
### مشاهد عربية (Arabic scene prompts)
 
</div>
---
## 📊 نتائج التحقق (أرقام حقيقية من GPU — T4)
تمت مقارنة الموديل **المدمج** مقابل **الأساس** ومقابل **الأساس + LoRA منفصلة** بنفس البذرة والمعاملات على T4 (fp16):
| القياس (MAE — متوسط الخطأ المطلق للبكسلات) | EN1 | EN2 | الدلالة |
|---|---|---|---|
| مدمج ↔ الأساس (`base_vs_full`) | **26.88** | **36.24** | الفرق كبير — أسلوب King2 ظاهر بوضوح |
| مدمج ↔ الأساس+LoRA (`lora_vs_full`) | **1.73** | **1.02** | مطابق تقريبًا للوحة المنفصلة — الدمج صحيح |
| مؤشر | القيمة | الدلالة |
|---|---|---|
| زمن التحميل (`full_load_sec`) | **96 s** | موديل مستقل يُحمَّل من HF مباشرة |
| ذروة VRAM (`full_vram_peak_gb`) | **7.05 GB** | يعمل على T4 (16GB) |
| مفاتيح الـunet | **1,680** (كلها دمجت) | بلا `base_layer` ولا ملفات LoRA |
التقرير الآلي الكامل + كل الصور: [`test/test_report.json`](test/test_report.json) و [`test/`](test/).
---
## 🚀 الاستخدام — Quickstart
```python
from diffusers import DiffusionPipeline
import torch
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
"RASHID778/king2-image-full",
torch_dtype=torch.float16,
).to("cuda")
image = pipe(
"a futuristic royal palace at sunset, highly detailed, golden hour, epic composition",
num_inference_steps=28,
guidance_scale=7.5,
height=768,
width=768,
negative_prompt="blurry, low quality, distorted, ugly, bad anatomy, watermark",
).images[0]
image.save("king2_full.png")
```
ملاحظة مهمة: لا يُحمَّل أي ملف LoRA خارجي — الأسلوب مدمج داخل الأوزان. للاستخدام عبر
`from_pretrained` مباشرة دون الحاجة إلى `RASHID778/king2-image` وحدها.
---
## 📦 المكوّنات
| المكوّن | المسار | الحجم |
|---|---|---|
| UNet (مدمج + مقفّل) | `unet/diffusion_pytorch_model.fp16.safetensors` | 5.14GB |
| Text Encoder 1 | `text_encoder/model.fp16.safetensors` | 0.25GB |
| Text Encoder 2 | `text_encoder_2/model.fp16.safetensors` | 1.39GB |
| VAE (fp16-safe) | `vae/diffusion_pytorch_model.fp16.safetensors` | 0.33GB |
كلها `fp16`/`safetensors`.
---
## ⚠️ حدود
- **الدقة** — أفضل النتائج بين 512–768px؛ ما فوق 1024 قد يظهر عليه اقتطاعات.
- **النص العربي** — نفس سلوك SDXL الأساسي؛ لا تتوقّع كلمات عربية سليمة داخل الصورة
(لكن الأوامر/المشاهد العربية تعمل جيدًا).
- **VRAM** — التوليد بدقة 768×768 يستهلك ~7GB VRAM. على بطاقات أصغر استخدم
`pipe.enable_attention_slicing()` أو `pipe.enable_model_cpu_offload()`.
---
## 📜 الترخيص
نموذج مشتق من **SDXL Base 1.0** ويتوزع تحت
[**CreativeML OpenRAIL-M**](https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/blob/main/LICENSE.md).
شروط الاستخدام الخاصة بالنموذج الأساسي سارية.
## 🙏 الاعتمادات
- **النموذج الأساسي** — Stability AI (`stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0`)
- **LoRA** — `RASHID778/king2-image` (من تدريب `RASHID778` على
`RASHID778/king2-image-dataset`)
- **fp16-SAFE VAE** — [@madebyollin](https://huggingface.co/madebyollin) `sdxl-vae-fp16-fix`
---
*صُنع بـ👑 بواسطة RASHID778 — KING2 AI Series* |