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">

![hero_EN1](test/full_EN1.png)
**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_EN1](test/base_EN1.png) | ![lora_EN1](test/lora_EN1.png) | ![full_EN1](test/full_EN1.png) |

| base<br><sub>English #2</sub> | lora<br><sub>English #2</sub> | **full(this model)** |
|:---:|:---:|:---:|
| ![base_EN2](test/base_EN2.png) | ![lora_EN2](test/lora_EN2.png) | ![full_EN2](test/full_EN2.png) |

<div align="center">

### مشاهد عربية (Arabic scene prompts)

![full_AR1](test/full_AR1.png) ![full_AR2](test/full_AR2.png)

</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*