Clean model card

README.md

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 ---
 library_name: diffusers
 pipeline_tag: text-to-image
+base_model: stabilityai/stable-diffusion-2
+datasets:
+  - Dipl0/pepe_image_stable_diff
 tags:
-- pepe
+  - stable-diffusion
+  - text-to-image
+  - pepe
 ---
-# How to use 
 
-***To prompt you can use the following code***
+# 🐸 Pepe Diffuser
+
+Stable Diffusion 2 fine-tuné sur des images de Pepe the Frog.
+
+**Démo :** [Pepe Diffuser Space](https://huggingface.co/spaces/Dipl0/pepe_generator)
+
+## Utilisation
 
 ```python
-  from diffusers import StableDiffusionPipeline
-  
-  model_path = "Dipl0/pepe-diffuser"
-  pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.float16)
-  pipe.to("cuda")
-  
-  prompt = "pepe surfing on the moon"
-  image = pipe(prompt, num_inference_steps=50, guidance_scale=7.5).images[0]
-  image.save(prompt.replace(" ","_") + ".png")
-```
+import torch
+from diffusers import DPMSolverMultistepScheduler, StableDiffusionPipeline
+
+pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("Dipl0/pepe-diffuser", torch_dtype=torch.float16)
+pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(
+    pipe.scheduler.config, algorithm_type="dpmsolver++", use_karras_sigmas=True
+)
+pipe.to("cuda")
+
+image = pipe("pepe the frog surfing on the moon", num_inference_steps=22, guidance_scale=7).images[0]
+image.save("pepe.png")
+```
+
+Commencer le prompt par `pepe the frog` donne les meilleurs résultats.
+
+## Entraînement
+
+- **Modèle de base :** [`stabilityai/stable-diffusion-2`](https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2)
+- **Données :** [`Dipl0/pepe_image_stable_diff`](https://huggingface.co/datasets/Dipl0/pepe_image_stable_diff)
+- **Script :** `train_text_to_image` de diffusers (février 2023)
+
+## Limites
+
+Projet perso et expérimental. Les images d'entraînement viennent de mèmes internet : le modèle peut reproduire leur humour et leurs clichés.