Instructions to use kaimoonstar/SD1.5_imageNet with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use kaimoonstar/SD1.5_imageNet with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("kaimoonstar/SD1.5_imageNet", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") prompt = "Astronaut in a jungle, cold color palette, muted colors, detailed, 8k" image = pipe(prompt).images[0] - Notebooks
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- Kaggle
- Local Apps Settings
- Draw Things
- DiffusionBee
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Download README.md from kaimoonstar/SD1.5_imageNet: direct link, hf CLI and curl.
- Browser
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-
https://huggingface.co/kaimoonstar/SD1.5_imageNet/resolve/main/README.md
- Command line
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hf download hf://kaimoonstar/SD1.5_imageNet/README.md
-
curl -L -o README.md https://huggingface.co/kaimoonstar/SD1.5_imageNet/resolve/main/README.md
1.13 kB
metadata
datasets:
- ILSVRC/imagenet-1k
language:
- en
base_model:
- rupeshs/LCM-runwayml-stable-diffusion-v1-5
pipeline_tag: text-to-image
tags:
- stable-diffusion
- imagenet
- blip
datasets: - ILSVRC/imagenet-1k base_model: - rupeshs/LCM-runwayml-stable-diffusion-v1-5 pipeline_tag: text-to-image tags: - stable-diffusion-1-5 - imagenet - blip
[SD 1.5 - ImageNet-BLIP-Finetune]
这是一个在 ImageNet 数据集上微调的 Stable Diffusion 1.5 模型。
与常规微调不同的是,本模型的训练没有使用 ImageNet 原始的单一类别标签(例如 "tench" 或 "goldfish")。相反,我们使用 BLIP 模型为 ImageNet 数据库中的每张图片生成了描述性的文本提示(Prompt)。
这种方法使得模型能够学习图像与更丰富、更具上下文的文本描述之间的联系,而不仅仅是学习僵硬的类别名称。
🚀 如何使用 (How to Use)
你可以像使用其他 diffusers 库中的 Stable Diffusion pipeline 一样使用这个模型。
首先,确保你安装了必要的库:
pip install diffusers transformers torch