File size: 2,523 Bytes
4269f6e dd586af 4269f6e | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 | ---
license: gpl-3.0
language:
- en
base_model:
- Kolyadual/MicroMacro-GenImage-v1
tags:
- '#NewtonBotFamilyTree'
- art
---
# MicroMacro-GenImage-v1-base
**MicroMacro-GenImage-v1-base** — это улучшенная версия модели [MicroMacro-GenImage-v1](https://huggingface.co/Kolyadual/MicroMacro-GenImage-v1), построенная на базе архитектуры Stable Diffusion.
Важно учитывать, что также как предыдущая модель, base версия поддерживает ТОЛЬКО английский язык
## 🚀 Что нового в версии Base?
- **Улучшенная детализация:** По сравнению с предыдущей версией, базовая модель лучше справляется с мелкими деталями и текстурами.
- **Стабильность композиции:** Исправлены проблемы с "разваливанием" объектов при низком количестве шагов.
- **Оптимизация под CPU:** Идеально работает через библиотеку `diffusers` в режиме `float32`.
## 🛠 Технические характеристики
- **Архитектура:** Дистиллированная Stable Diffusion (Tiny-SD).
- **Размер модели:** 6 ГБ.
- **Рекомендуемое разрешение:** 512x512 (или 512x768 для портретов).
- **Оптимальное число шагов (Steps):** 15–25.
- **Guidance Scale (CFG):** 7.0 – 9.0.
## 💻 Быстрый запуск (Python / Diffusers)
Для запуска на Debian/Linux или Windows без видеокарты:
```python
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch
model_id = "Kolyadual/MicroMacro-GenImage-v1-base"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float32)
pipe.to("cpu")
# Опционально для экономии RAM
pipe.enable_attention_slicing()
prompt = "a mystical alchemist laboratory, glowing potions, micro details, highly intricate, 8k"
image = pipe(prompt=prompt, num_inference_steps=20).images[0]
image.save("result.png")
```
# Галерея
Результат по запросу "a mystical potion bottle, alchemist style, glowing liquid, intricate details, 8k":
 |