Diffusers How to use MarkBW/deep-neckline-xl with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
# switch to "mps" for apple devices
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda")
pipe.load_lora_weights("MarkBW/deep-neckline-xl")
prompt = "UNICODE\u0000\u0000s\u0000c\u0000o\u0000r\u0000e\u0000_\u00009\u0000,\u0000 \u0000s\u0000c\u0000o\u0000r\u0000e\u0000_\u00008\u0000_\u0000u\u0000p\u0000,\u0000 \u0000s\u0000c\u0000o\u0000r\u0000e\u0000_\u00007\u0000_\u0000u\u0000p\u0000,\u0000 \u0000r\u0000a\u0000t\u0000i\u0000n\u0000g\u0000_\u0000s\u0000a\u0000f\u0000e\u0000,\u0000 \u0000a\u0000 \u0000i\u0000r\u0000r\u0000e\u0000s\u0000i\u0000s\u0000t\u0000i\u0000b\u0000l\u0000e\u0000 \u0000y\u0000o\u0000u\u0000n\u0000g\u0000 \u0000c\u0000a\u0000u\u0000c\u0000a\u0000s\u0000i\u0000a\u0000n\u0000 \u0000w\u0000o\u0000m\u0000a\u0000n\u0000 \u0000w\u0000i\u0000t\u0000h\u0000 \u0000a\u0000 \u0000b\u0000e\u0000a\u0000u\u0000t\u0000i\u0000f\u0000u\u0000l\u0000 \u0000b\u0000l\u0000o\u0000n\u0000d\u0000e\u0000 \u0000p\u0000o\u0000n\u0000y\u0000t\u0000a\u0000i\u0000l\u0000,\u0000 \u0000s\u0000t\u0000a\u0000n\u0000d\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000i\u0000n\u0000 \u0000l\u0000u\u0000x\u0000u\u0000r\u0000i\u0000o\u0000u\u0000s\u0000 \u0000r\u0000e\u0000s\u0000t\u0000a\u0000u\u0000r\u0000a\u0000n\u0000t\u0000,\u0000 \u0000i\u0000d\u0000e\u0000a\u0000l\u0000 \u0000f\u0000a\u0000c\u0000e\u0000,\u0000 \u0000i\u0000d\u0000e\u0000a\u0000l\u0000 \u0000b\u0000o\u0000d\u0000y\u0000,\u0000 \u0000l\u0000o\u0000o\u0000k\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000a\u0000t\u0000 \u0000v\u0000i\u0000e\u0000w\u0000e\u0000r\u0000,\u0000 \u0000h\u0000a\u0000p\u0000p\u0000y\u0000 \u0000s\u0000m\u0000i\u0000l\u0000e\u0000,\u0000 \u0000b\u0000l\u0000u\u0000e\u0000 \u0000e\u0000y\u0000e\u0000s\u0000,\u0000 \u0000w\u0000e\u0000a\u0000r\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000e\u0000x\u0000p\u0000e\u0000n\u0000s\u0000i\u0000v\u0000e\u0000 \u0000g\u0000o\u0000w\u0000n\u0000 \u0000w\u0000i\u0000t\u0000h\u0000 \u0000d\u0000e\u0000e\u0000p\u0000 \u0000n\u0000e\u0000c\u0000k\u0000l\u0000i\u0000n\u0000e\u0000,\u0000 \u0000(\u0000c\u0000a\u0000s\u0000u\u0000a\u0000l\u0000:\u00001\u0000.\u00003\u0000)\u0000,\u0000 \u0000z\u0000P\u0000D\u0000X\u0000L\u0000,\u0000 \u0000<\u0000l\u0000o\u0000r\u0000a\u0000:\u0000S\u0000m\u0000o\u0000o\u0000t\u0000h\u0000 \u0000S\u0000t\u0000y\u0000l\u0000e\u0000 \u00002\u0000 \u0000S\u0000D\u0000X\u0000L\u0000_\u0000L\u0000o\u0000R\u0000A\u0000_\u0000P\u0000o\u0000n\u0000y\u0000 \u0000D\u0000i\u0000f\u0000f\u0000u\u0000s\u0000i\u0000o\u0000n\u0000 \u0000V\u00006\u0000 \u0000X\u0000L\u0000:\u00000\u0000.\u00006\u0000>\u0000,\u0000 \u0000<\u0000l\u0000o\u0000r\u0000a\u0000:\u0000a\u0000d\u0000d\u0000-\u0000d\u0000e\u0000t\u0000a\u0000i\u0000l\u0000-\u0000x\u0000l\u0000:\u00001\u0000>\u0000,\u0000 \u0000 \u0000<\u0000l\u0000o\u0000r\u0000a\u0000:\u0000B\u0000T\u0000_\u0000D\u0000e\u0000e\u0000p\u0000_\u0000N\u0000e\u0000c\u0000k\u0000l\u0000i\u0000n\u0000e\u0000_\u0000P\u0000o\u0000n\u0000y\u0000:\u00000\u0000.\u00006\u0000>\u0000 \u0000"
image = pipe(prompt).images[0] 
