Diffusers How to use Arczisan/mitsuri-demonslayer with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
# switch to "mps" for apple devices
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda")
pipe.load_lora_weights("Arczisan/mitsuri-demonslayer")
prompt = "UNICODE\u0000\u0000m\u0000a\u0000s\u0000t\u0000e\u0000r\u0000p\u0000i\u0000e\u0000c\u0000e\u0000,\u0000b\u0000e\u0000s\u0000t\u0000 \u0000q\u0000u\u0000a\u0000l\u0000i\u0000t\u0000y\u0000,\u0000h\u0000i\u0000g\u0000h\u0000r\u0000e\u0000s\u0000,\u0000u\u0000l\u0000t\u0000r\u0000a\u0000-\u0000d\u0000e\u0000t\u0000a\u0000i\u0000l\u0000e\u0000d\u0000,\u0000a\u0000a\u0000m\u0000i\u0000t\u0000s\u0000u\u0000r\u0000i\u0000,\u0000(\u0000m\u0000o\u0000l\u0000e\u0000 \u0000u\u0000n\u0000d\u0000e\u0000r\u0000 \u0000e\u0000y\u0000e\u0000:\u00000\u0000.\u00008\u0000)\u0000,\u0000m\u0000u\u0000l\u0000t\u0000i\u0000c\u0000o\u0000l\u0000o\u0000r\u0000e\u0000d\u0000 \u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000,\u0000l\u0000o\u0000n\u0000g\u0000 \u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000,\u0000t\u0000w\u0000i\u0000n\u0000 \u0000b\u0000r\u0000a\u0000i\u0000d\u0000s\u0000,\u0000b\u0000a\u0000n\u0000g\u0000s\u0000,\u0000c\u0000l\u0000e\u0000a\u0000v\u0000a\u0000g\u0000e\u0000,\u0000d\u0000e\u0000m\u0000o\u0000n\u0000 \u0000s\u0000l\u0000a\u0000y\u0000e\u0000r\u0000 \u0000u\u0000n\u0000i\u0000f\u0000o\u0000r\u0000m\u0000,\u0000h\u0000a\u0000o\u0000r\u0000i\u0000,\u0000(\u0000w\u0000h\u0000i\u0000t\u0000e\u0000 \u0000c\u0000a\u0000p\u0000e\u0000:\u00001\u0000.\u00002\u0000)\u0000,\u0000j\u0000a\u0000p\u0000a\u0000n\u0000e\u0000s\u0000e\u0000 \u0000c\u0000l\u0000o\u0000t\u0000h\u0000e\u0000s\u0000,\u0000(\u0000b\u0000l\u0000a\u0000c\u0000k\u0000 \u0000j\u0000a\u0000c\u0000k\u0000e\u0000t\u0000:\u00001\u0000.\u00002\u0000)\u0000,\u0000s\u0000h\u0000i\u0000r\u0000t\u0000,\u0000p\u0000a\u0000r\u0000t\u0000i\u0000a\u0000l\u0000l\u0000y\u0000 \u0000u\u0000n\u0000b\u0000u\u0000t\u0000t\u0000o\u0000n\u0000e\u0000d\u0000,\u0000l\u0000o\u0000n\u0000g\u0000 \u0000s\u0000l\u0000e\u0000e\u0000v\u0000e\u0000s\u0000,\u0000b\u0000e\u0000l\u0000t\u0000,\u0000(\u0000b\u0000l\u0000a\u0000c\u0000k\u0000 \u0000s\u0000k\u0000i\u0000r\u0000t\u0000:\u00001\u0000.\u00002\u0000)\u0000,\u0000t\u0000h\u0000i\u0000g\u0000h\u0000h\u0000i\u0000g\u0000h\u0000s\u0000,\u0000(\u0000g\u0000r\u0000e\u0000e\u0000n\u0000 \u0000t\u0000h\u0000i\u0000g\u0000h\u0000h\u0000i\u0000g\u0000h\u0000s\u0000:\u00001\u0000.\u00002\u0000)\u0000,\u0000s\u0000a\u0000n\u0000d\u0000a\u0000l\u0000s\u0000,\u0000r\u0000i\u0000b\u0000b\u0000e\u0000d\u0000 \u0000l\u0000e\u0000g\u0000w\u0000e\u0000a\u0000r\u0000,\u0000<\u0000l\u0000o\u0000r\u0000a\u0000:\u0000k\u0000a\u0000n\u0000r\u0000o\u0000j\u0000i\u0000_\u0000m\u0000i\u0000t\u0000s\u0000u\u0000r\u0000i\u0000:\u00000\u0000.\u00008\u0000>\u0000,\u0000o\u0000u\u0000t\u0000d\u0000o\u0000o\u0000r\u0000s\u0000,\u0000c\u0000o\u0000w\u0000b\u0000o\u0000y\u0000 \u0000s\u0000h\u0000o\u0000t\u0000,\u0000s\u0000m\u0000i\u0000l\u0000e\u0000,\u0000s\u0000t\u0000a\u0000n\u0000d\u0000i\u0000n\u0000g\u0000,\u0000"
image = pipe(prompt).images[0] 
