Instructions to use B0rghese/Rixie_Quickfang with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use B0rghese/Rixie_Quickfang with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("krea/Krea-2-Turbo", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") pipe.load_lora_weights("B0rghese/Rixie_Quickfang") prompt = "\u0000\u0000Q\u0000u\u0000i\u0000c\u0000k\u0000f\u0000a\u0000n\u0000g\u0000,\u0000,\u0000 \u0000q\u0000u\u0000i\u0000c\u0000k\u0000f\u0000a\u0000n\u0000g\u0000,\u0000 \u00001\u0000g\u0000i\u0000r\u0000l\u0000,\u0000 \u0000m\u0000o\u0000u\u0000s\u0000e\u0000 \u0000p\u0000e\u0000r\u0000s\u0000o\u0000n\u0000,\u0000 \u0000m\u0000o\u0000u\u0000s\u0000e\u0000 \u0000e\u0000a\u0000r\u0000s\u0000,\u0000 \u0000w\u0000h\u0000i\u0000t\u0000e\u0000 \u0000f\u0000u\u0000r\u0000,\u0000 \u0000p\u0000e\u0000t\u0000i\u0000t\u0000e\u0000 \u0000g\u0000i\u0000r\u0000l\u0000,\u0000 \u0000m\u0000e\u0000d\u0000i\u0000u\u0000m\u0000 \u0000b\u0000r\u0000e\u0000a\u0000s\u0000t\u0000s\u0000,\u0000 \u0000f\u0000u\u0000r\u0000r\u0000y\u0000 \u0000f\u0000e\u0000m\u0000a\u0000l\u0000e\u0000,\u0000 \u0000s\u0000o\u0000l\u0000o\u0000,\u0000 \u0000l\u0000o\u0000o\u0000k\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000a\u0000t\u0000 \u0000v\u0000i\u0000e\u0000w\u0000e\u0000r\u0000,\u0000 \u0000r\u0000e\u0000d\u0000 \u0000e\u0000y\u0000e\u0000,\u0000 \u0000g\u0000r\u0000e\u0000e\u0000n\u0000 \u0000e\u0000y\u0000e\u0000,\u0000 \u0000h\u0000e\u0000t\u0000e\u0000r\u0000o\u0000c\u0000h\u0000r\u0000o\u0000m\u0000i\u0000a\u0000,\u0000 \u0000p\u0000e\u0000r\u0000f\u0000e\u0000c\u0000t\u0000 \u0000e\u0000y\u0000e\u0000s\u0000,\u0000 \u0000f\u0000a\u0000n\u0000g\u0000,\u0000 \u0000s\u0000h\u0000a\u0000r\u0000p\u0000 \u0000t\u0000e\u0000e\u0000t\u0000h\u0000,\u0000 \u0000p\u0000l\u0000a\u0000i\u0000t\u0000e\u0000d\u0000 \u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000,\u0000 \u0000d\u0000r\u0000i\u0000l\u0000l\u0000 \u0000t\u0000a\u0000i\u0000l\u0000s\u0000,\u0000 \u0000b\u0000r\u0000a\u0000i\u0000d\u0000s\u0000,\u0000 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- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- Draw Things
- DiffusionBee
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
# switch to "mps" for apple devices
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("krea/Krea-2-Turbo", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda")
pipe.load_lora_weights("B0rghese/Rixie_Quickfang")
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