Albator2570/portrait-generator-v5

Portrait Generator V5

Utilisez seulement ces deux fichiers:

• INSTALLER.bat : installation/configuration
• LANCER.bat : lancement

Les fichiers techniques sont dans _system/.

Modes application

• SDXL rapide : JuggernautXL, génération directe, stable et rapide.
• SDXL qualité : génère à résolution sûre puis peut utiliser 4x-UltraSharp pour atteindre la résolution finale, afin d'éviter doubles jambes/bustes en très haute résolution.
• FLUX.2 Klein 4B : mode premium local complet si le modèle FLUX.2 a été installé.

Options qualité

• Upscale IA en SDXL qualité : utilise 4x-UltraSharp si installé.
• OpenPose optionnel : permet d'uploader une image de pose de référence. L'app extrait la pose et guide la génération SDXL avec ControlNet OpenPose si le pack OpenPose est installé.
• FaceDetailer / Impact Pack : installé par l'installateur, étape suivante pour intégration automatique visage.

Installation

Lancez INSTALLER.bat. L'installateur propose:

• PyTorch auto / CUDA 13 cu130 / CPU
• ComfyUI local / existant / chemin personnalisé
• Packs qualité:
  • ComfyUI-Manager
  • Impact Pack / FaceDetailer
  • Impact Subpack
  • 4x-UltraSharp
  • OpenPose optionnel
• JuggernautXL Ragnarok
• FLUX.2 Klein 4B optionnel

Important

La génération ne fait plus de mini-vignettes redimensionnées. L'application génère directement les images ou utilise un upscale IA depuis une image générée à résolution sûre.

Generated by ML Intern

This model repository was generated by ML Intern, an agent for machine learning research and development on the Hugging Face Hub.

• Try ML Intern: https://smolagents-ml-intern.hf.space
• Source code: https://github.com/huggingface/ml-intern

Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = 'Albator2570/portrait-generator-v5'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

For non-causal architectures, replace AutoModelForCausalLM with the appropriate AutoModel class.