| | --- |
| | tags: |
| | - text-to-image |
| | - lora |
| | - diffusers |
| | widget: |
| | - text: Cat on bed |
| | output: |
| | url: images/example_84jyrrtjz.png |
| | - text: realism cat |
| | output: |
| | url: images/example_bp9zou8ex.png |
| | - text: realism cat |
| | output: |
| | url: images/example_6zly2tetn.png |
| | - text: realism car |
| | output: |
| | url: images/example_2v40ooiw6.png |
| | - text: realism modern car |
| | output: |
| | url: images/example_62hlw45iu.png |
| | - text: Anime modern car |
| | output: |
| | url: images/example_086qn3tr3.png |
| | - text: Anime modern car |
| | output: |
| | url: images/example_9qicexki9.png |
| | - text: Red car |
| | output: |
| | url: images/example_q0pn7znpw.png |
| | - text: Wooman |
| | output: |
| | url: images/example_yarib05dm.png |
| | - text: Wooman |
| | output: |
| | url: images/example_3767ak1nw.png |
| | - text: Anime modern red car |
| | output: |
| | url: images/example_hnmtr92jj.png |
| | - text: Cat on bed |
| | output: |
| | url: images/example_1jb7gi22h.png |
| | - text: Anime, imagine, girl |
| | output: |
| | url: images/example_vmuydmcbb.png |
| | - text: Anime, imagine, man. Orange accent |
| | output: |
| | url: images/example_4yxy7nvru.png |
| | - text: Anime, imagine, hamburgers. Orange accent |
| | output: |
| | url: images/example_ie8son3vf.png |
| | - text: Anime, hamburger eating picture. Orange accent |
| | output: |
| | url: images/example_6ua8t370t.png |
| | - text: an anime hamburger photo. Blue accent |
| | output: |
| | url: images/example_ewmvfmjm9.png |
| | - text: A anime girl in 3d style |
| | output: |
| | url: images/example_tvy0wffoc.png |
| | - text: Smug anime girl in a semi PVC style |
| | output: |
| | url: images/example_xexdrv3zj.png |
| | base_model: black-forest-labs/FLUX.1-schnell |
| | instance_prompt: nmega |
| | license: apache-2.0 |
| |
|
| | --- |
| | # Neurix-Mega |
| |
|
| | <Gallery /> |
| |
|
| | ## Описание |
| |
|
| | **Neurix-Mega** - это мощная модель, созданная для генерации изображений с использованием обширного набора стилей. Она объединяет в себе разнообразие художественных подходов и техник, обеспечивая пользователю широкие возможности для творчества. Модель построена на базе Flux Schnell, что гарантирует ее высокую скорость работы и качество получаемых результатов. |
| |
|
| |
|
| | ## Download model |
| |
|
| | Weights for this model are available in PyTorch,Safetensors format. |
| |
|
| | [Download](/NeurixYUFI/Neurix-Mega/tree/main) them in the Files & versions tab. |
| |
|
| |
|
| | ## Ключевые особенности |
| |
|
| | * **Множество стилей:** Neurix-Mega обучена на большом объеме данных, охватывающем разнообразные художественные стили, что позволяет генерировать изображения в различных направлениях. |
| | * **Большой объем данных:** Модель обучена на обширном наборе данных, что способствует ее высокой точности и способности генерировать разнообразные и качественные изображения. |
| | * **Архитектура Flux Schnell:** Использование архитектуры Flux Schnell обеспечивает высокую скорость генерации изображений без потери качества. |
| | * **Быстрая и качественная:** Neurix-Mega сочетает в себе скорость и качество, делая ее идеальным инструментом для креативных задач. |
| |
|
| | ## Использование |
| |
|
| | ### 1. Установка необходимых библиотек: |
| |
|
| | ```bash |
| | pip install diffusers transformers accelerate |
| | ``` |
| |
|
| | ### 2. Загрузка и использование модели: |
| |
|
| | ```python |
| | from diffusers import DiffusionPipeline |
| | |
| | pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("NeurixYUFI/Neurix-Mega") |
| | pipeline.to("cuda") # если доступен GPU |
| | |
| | prompt = "A vibrant landscape painting in the style of Van Gogh" |
| | image = pipeline(prompt).images[0] |
| | image.save("generated_image.png") |
| | ``` |
| |
|
| | ### 3. Параметры генерации |
| |
|
| | Вы можете настраивать параметры генерации, такие как: |
| |
|
| | * `num_inference_steps` - количество шагов инференса (влияет на качество и время генерации). |
| | * `guidance_scale` - параметр, влияющий на соответствие с промптом. |
| | * `seed` - для воспроизводимости результатов. |
| |
|
| | ```python |
| | image = pipeline(prompt, num_inference_steps=50, guidance_scale=7.5, seed=42).images[0] |
| | ``` |
| | ## Примеры использования |
| |
|
| | * Генерация уникальных концепт-артов. |
| | * Создание иллюстраций в различных стилях. |
| | * Эксперименты с художественными направлениями. |
| | * Генерация аватаров и профильных изображений. |
| |
|
| | ## Обучение |
| |
|
| | Модель была обучена на основе архитектуры Flux Schnell с использованием большого набора данных изображений различных стилей. |
| |
|
| | ## Лицензия |
| |
|
| | Apache 2.0 |