Instructions to use AlanB/TransformersStyleXL with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use AlanB/TransformersStyleXL with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") pipe.load_lora_weights("AlanB/TransformersStyleXL") prompt = "T\u0000r\u0000a\u0000n\u0000s\u0000f\u0000o\u0000r\u0000m\u0000e\u0000r\u0000s\u0000S\u0000t\u0000y\u0000l\u0000e\u0000,\u0000 \u0000c\u0000i\u0000n\u0000e\u0000m\u0000a\u0000t\u0000i\u0000c\u0000 \u0000p\u0000h\u0000o\u0000t\u0000o\u0000,\u0000 \u0000[\u0000a\u0000n\u0000i\u0000m\u0000e\u0000 \u0000a\u0000r\u0000t\u0000w\u0000o\u0000r\u0000k\u0000:\u0000:\u00001\u00000\u0000]\u0000,\u0000 \u0000c\u0000e\u0000n\u0000t\u0000e\u0000r\u0000e\u0000d\u0000,\u0000 \u0000m\u0000a\u0000r\u0000t\u0000i\u0000a\u0000l\u0000 \u0000a\u0000r\u0000t\u0000i\u0000s\u0000t\u0000 \u0000 \u0000w\u0000i\u0000t\u0000h\u0000 \u0000c\u0000r\u0000a\u0000b\u0000 \u0000D\u0000N\u0000A\u0000,\u0000 \u0000r\u0000e\u0000s\u0000u\u0000l\u0000t\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000i\u0000n\u0000 \u0000a\u0000 \u0000n\u0000e\u0000w\u0000 \u0000c\u0000h\u0000a\u0000r\u0000a\u0000c\u0000t\u0000e\u0000r\u0000 \u0000t\u0000h\u0000a\u0000t\u0000 \u0000e\u0000m\u0000b\u0000o\u0000d\u0000i\u0000e\u0000s\u0000 \u0000e\u0000l\u0000e\u0000m\u0000e\u0000n\u0000t\u0000s\u0000 \u0000o\u0000f\u0000 \u0000b\u0000o\u0000t\u0000h\u0000,\u0000 \u0000d\u0000y\u0000n\u0000a\u0000m\u0000i\u0000c\u0000 \u0000p\u0000o\u0000s\u0000e\u0000,\u0000 \u0000f\u0000u\u0000l\u0000l\u0000 \u0000b\u0000o\u0000d\u0000y\u0000 \u0000s\u0000h\u0000o\u0000t\u0000,\u0000 \u0000h\u0000y\u0000b\u0000r\u0000i\u0000d\u0000,\u0000 \u0000d\u0000o\u0000u\u0000b\u0000l\u0000e\u0000 \u0000e\u0000x\u0000p\u0000o\u0000s\u0000u\u0000r\u0000e\u0000 \u0000a\u0000r\u0000t\u0000,\u0000 \u0000b\u0000a\u0000c\u0000k\u0000g\u0000r\u0000o\u0000u\u0000n\u0000d\u0000:\u0000 \u0000d\u0000o\u0000j\u0000o\u0000,\u0000 \u0000d\u0000e\u0000p\u0000t\u0000h\u0000 \u0000o\u0000f\u0000 \u0000f\u0000i\u0000e\u0000l\u0000d\u0000,\u0000 \u0000 \u0000f\u0000u\u0000l\u0000l\u0000 \u0000c\u0000o\u0000l\u0000o\u0000r\u0000,\u0000 \u0000 \u0000p\u0000h\u0000o\u0000t\u0000o\u0000r\u0000e\u0000a\u0000l\u0000i\u0000s\u0000t\u0000i\u0000c\u0000,\u0000 \u0000 \u0000h\u0000y\u0000p\u0000e\u0000r\u0000 \u0000r\u0000e\u0000a\u0000l\u0000i\u0000s\u0000t\u0000i\u0000c\u0000,\u0000 \u0000 \u0000h\u0000i\u0000g\u0000h\u0000l\u0000y\u0000 \u0000d\u0000e\u0000t\u0000a\u0000i\u0000l\u0000e\u0000d\u0000,\u0000 \u0000 \u0000p\u0000r\u0000o\u0000 \u0000v\u0000e\u0000c\u0000t\u0000o\u0000r\u0000,\u0000 \u0000 \u0000b\u0000r\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000 \u0000c\u0000o\u0000l\u0000o\u0000r\u0000s\u0000,\u0000 \u0000 \u0000s\u0000h\u0000i\u0000n\u0000y\u0000,\u0000 \u0000 \u0000f\u0000r\u0000a\u0000c\u0000t\u0000a\u0000l\u0000 \u0000d\u0000e\u0000t\u0000a\u0000i\u0000l\u0000s\u0000,\u0000 \u0000 \u0000a\u0000r\u0000t\u0000 \u0000b\u0000y\u0000 \u0000j\u0000.\u0000c\u0000.\u0000 \u0000l\u0000e\u0000y\u0000e\u0000n\u0000d\u0000e\u0000c\u0000k\u0000e\u0000r\u0000 \u0000 \u0000<\u0000l\u0000o\u0000r\u0000a\u0000:\u0000x\u0000l\u0000_\u0000m\u0000o\u0000r\u0000e\u0000_\u0000a\u0000r\u0000t\u0000-\u0000f\u0000u\u0000l\u0000l\u0000_\u0000v\u00001\u0000:\u00000\u0000.\u00005\u0000>\u0000 \u0000.\u0000 \u00003\u00005\u0000m\u0000m\u0000 \u0000p\u0000h\u0000o\u0000t\u0000o\u0000g\u0000r\u0000a\u0000p\u0000h\u0000,\u0000 \u0000f\u0000i\u0000l\u0000m\u0000,\u0000 \u0000b\u0000o\u0000k\u0000e\u0000h\u0000,\u0000 \u0000p\u0000r\u0000o\u0000f\u0000e\u0000s\u0000s\u0000i\u0000o\u0000n\u0000a\u0000l\u0000,\u0000 \u00004\u0000k\u0000,\u0000 \u0000h\u0000i\u0000g\u0000h\u0000l\u0000y\u0000 \u0000d\u0000e\u0000t\u0000a\u0000i\u0000l\u0000e\u0000d\u0000" image = pipe(prompt).images[0] - Inference
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps
- Draw Things
- DiffusionBee
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
# switch to "mps" for apple devices
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda")
pipe.load_lora_weights("AlanB/TransformersStyleXL")
prompt = "T\u0000r\u0000a\u0000n\u0000s\u0000f\u0000o\u0000r\u0000m\u0000e\u0000r\u0000s\u0000S\u0000t\u0000y\u0000l\u0000e\u0000,\u0000 \u0000c\u0000i\u0000n\u0000e\u0000m\u0000a\u0000t\u0000i\u0000c\u0000 \u0000p\u0000h\u0000o\u0000t\u0000o\u0000,\u0000 \u0000[\u0000a\u0000n\u0000i\u0000m\u0000e\u0000 \u0000a\u0000r\u0000t\u0000w\u0000o\u0000r\u0000k\u0000:\u0000:\u00001\u00000\u0000]\u0000,\u0000 \u0000c\u0000e\u0000n\u0000t\u0000e\u0000r\u0000e\u0000d\u0000,\u0000 \u0000m\u0000a\u0000r\u0000t\u0000i\u0000a\u0000l\u0000 \u0000a\u0000r\u0000t\u0000i\u0000s\u0000t\u0000 \u0000 \u0000w\u0000i\u0000t\u0000h\u0000 \u0000c\u0000r\u0000a\u0000b\u0000 \u0000D\u0000N\u0000A\u0000,\u0000 \u0000r\u0000e\u0000s\u0000u\u0000l\u0000t\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000i\u0000n\u0000 \u0000a\u0000 \u0000n\u0000e\u0000w\u0000 \u0000c\u0000h\u0000a\u0000r\u0000a\u0000c\u0000t\u0000e\u0000r\u0000 \u0000t\u0000h\u0000a\u0000t\u0000 \u0000e\u0000m\u0000b\u0000o\u0000d\u0000i\u0000e\u0000s\u0000 \u0000e\u0000l\u0000e\u0000m\u0000e\u0000n\u0000t\u0000s\u0000 \u0000o\u0000f\u0000 \u0000b\u0000o\u0000t\u0000h\u0000,\u0000 \u0000d\u0000y\u0000n\u0000a\u0000m\u0000i\u0000c\u0000 \u0000p\u0000o\u0000s\u0000e\u0000,\u0000 \u0000f\u0000u\u0000l\u0000l\u0000 \u0000b\u0000o\u0000d\u0000y\u0000 \u0000s\u0000h\u0000o\u0000t\u0000,\u0000 \u0000h\u0000y\u0000b\u0000r\u0000i\u0000d\u0000,\u0000 \u0000d\u0000o\u0000u\u0000b\u0000l\u0000e\u0000 \u0000e\u0000x\u0000p\u0000o\u0000s\u0000u\u0000r\u0000e\u0000 \u0000a\u0000r\u0000t\u0000,\u0000 \u0000b\u0000a\u0000c\u0000k\u0000g\u0000r\u0000o\u0000u\u0000n\u0000d\u0000:\u0000 \u0000d\u0000o\u0000j\u0000o\u0000,\u0000 \u0000d\u0000e\u0000p\u0000t\u0000h\u0000 \u0000o\u0000f\u0000 \u0000f\u0000i\u0000e\u0000l\u0000d\u0000,\u0000 \u0000 \u0000f\u0000u\u0000l\u0000l\u0000 \u0000c\u0000o\u0000l\u0000o\u0000r\u0000,\u0000 \u0000 \u0000p\u0000h\u0000o\u0000t\u0000o\u0000r\u0000e\u0000a\u0000l\u0000i\u0000s\u0000t\u0000i\u0000c\u0000,\u0000 \u0000 \u0000h\u0000y\u0000p\u0000e\u0000r\u0000 \u0000r\u0000e\u0000a\u0000l\u0000i\u0000s\u0000t\u0000i\u0000c\u0000,\u0000 \u0000 \u0000h\u0000i\u0000g\u0000h\u0000l\u0000y\u0000 \u0000d\u0000e\u0000t\u0000a\u0000i\u0000l\u0000e\u0000d\u0000,\u0000 \u0000 \u0000p\u0000r\u0000o\u0000 \u0000v\u0000e\u0000c\u0000t\u0000o\u0000r\u0000,\u0000 \u0000 \u0000b\u0000r\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000 \u0000c\u0000o\u0000l\u0000o\u0000r\u0000s\u0000,\u0000 \u0000 \u0000s\u0000h\u0000i\u0000n\u0000y\u0000,\u0000 \u0000 \u0000f\u0000r\u0000a\u0000c\u0000t\u0000a\u0000l\u0000 \u0000d\u0000e\u0000t\u0000a\u0000i\u0000l\u0000s\u0000,\u0000 \u0000 \u0000a\u0000r\u0000t\u0000 \u0000b\u0000y\u0000 \u0000j\u0000.\u0000c\u0000.\u0000 \u0000l\u0000e\u0000y\u0000e\u0000n\u0000d\u0000e\u0000c\u0000k\u0000e\u0000r\u0000 \u0000 \u0000<\u0000l\u0000o\u0000r\u0000a\u0000:\u0000x\u0000l\u0000_\u0000m\u0000o\u0000r\u0000e\u0000_\u0000a\u0000r\u0000t\u0000-\u0000f\u0000u\u0000l\u0000l\u0000_\u0000v\u00001\u0000:\u00000\u0000.\u00005\u0000>\u0000 \u0000.\u0000 \u00003\u00005\u0000m\u0000m\u0000 \u0000p\u0000h\u0000o\u0000t\u0000o\u0000g\u0000r\u0000a\u0000p\u0000h\u0000,\u0000 \u0000f\u0000i\u0000l\u0000m\u0000,\u0000 \u0000b\u0000o\u0000k\u0000e\u0000h\u0000,\u0000 \u0000p\u0000r\u0000o\u0000f\u0000e\u0000s\u0000s\u0000i\u0000o\u0000n\u0000a\u0000l\u0000,\u0000 \u00004\u0000k\u0000,\u0000 \u0000h\u0000i\u0000g\u0000h\u0000l\u0000y\u0000 \u0000d\u0000e\u0000t\u0000a\u0000i\u0000l\u0000e\u0000d\u0000"
image = pipe(prompt).images[0]Transformers Style XL

- Prompt
- TransformersStyle, cinematic photo, [anime artwork::10], centered, martial artist with crab DNA, resulting in a new character that embodies elements of both, dynamic pose, full body shot, hybrid, double exposure art, background: dojo, depth of field, full color, photorealistic, hyper realistic, highly detailed, pro vector, bright colors, shiny, fractal details, art by j.c. leyendecker <lora:xl_more_art-full_v1:0.5> . 35mm photograph, film, bokeh, professional, 4k, highly detailed
Model description
Copied from https://civitai.com/models/217432/transformersstylexl by Dever
A huge shoutout to @mnemic for providing the dataset on his SD 1.5 Transformers Lora and for helping with A/B testing all the epochs.
Trigger words
You should use TransformersStyle to trigger the image generation.
Download model
Weights for this model are available in Safetensors format.
Download them in the Files & versions tab.
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