Diffusers How to use OFT/LORA_Fallout_v1 with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
# switch to "mps" for apple devices
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("OFT/MODEL_SD15_RockRaiderRuby_v01", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda")
pipe.load_lora_weights("OFT/LORA_Fallout_v1")
prompt = "\u0000\u0000a\u0000 \u0000g\u0000i\u0000r\u0000l\u0000 \u0000w\u0000i\u0000t\u0000h\u0000 \u0000s\u0000h\u0000o\u0000r\u0000t\u0000 \u0000a\u0000u\u0000b\u0000u\u0000r\u0000n\u0000 \u0000c\u0000u\u0000r\u0000l\u0000y\u0000 \u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000 \u0000w\u0000e\u0000a\u0000r\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000(\u0000v\u0000a\u0000u\u0000l\u0000t\u0000s\u0000u\u0000i\u0000t\u0000 \u0000w\u0000i\u0000t\u0000h\u0000 \u0000p\u0000i\u0000p\u0000b\u0000o\u0000y\u00003\u00000\u00000\u00000\u0000 \u0000o\u0000n\u0000 \u0000w\u0000r\u0000i\u0000s\u0000t\u0000)\u0000 \u0000s\u0000t\u0000a\u0000n\u0000d\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000i\u0000n\u0000 \u0000a\u0000 \u0000r\u0000u\u0000i\u0000n\u0000e\u0000d\u0000 \u0000c\u0000i\u0000t\u0000y\u0000,\u0000 \u0000p\u0000r\u0000o\u0000f\u0000e\u0000s\u0000s\u0000i\u0000o\u0000n\u0000a\u0000l\u0000l\u0000y\u0000 \u0000c\u0000o\u0000l\u0000o\u0000r\u0000 \u0000g\u0000r\u0000a\u0000d\u0000e\u0000d\u0000,\u0000 \u0000p\u0000r\u0000o\u0000f\u0000e\u0000s\u0000s\u0000i\u0000o\u0000n\u0000a\u0000l\u0000 \u0000p\u0000h\u0000o\u0000t\u0000o\u0000g\u0000r\u0000a\u0000p\u0000h\u0000y\u0000,\u0000 \u0000w\u0000e\u0000l\u0000l\u0000 \u0000d\u0000r\u0000a\u0000w\u0000n\u0000,\u0000 \u0000m\u0000a\u0000s\u0000t\u0000e\u0000r\u0000p\u0000i\u0000e\u0000c\u0000e\u0000,\u0000 \u0000h\u0000y\u0000p\u0000e\u0000r\u0000 \u0000r\u0000e\u0000a\u0000l\u0000i\u0000s\u0000t\u0000i\u0000c\u0000,\u0000 \u0000u\u0000l\u0000t\u0000r\u0000a\u0000 \u0000d\u0000e\u0000t\u0000a\u0000i\u0000l\u0000e\u0000d\u0000,\u0000 \u0000h\u0000i\u0000g\u0000h\u0000 \u0000q\u0000u\u0000a\u0000l\u0000i\u0000t\u0000y\u0000,\u0000 \u0000b\u0000e\u0000s\u0000t\u0000 \u0000q\u0000u\u0000a\u0000l\u0000i\u0000t\u0000y\u0000,\u0000 \u00004\u0000k\u0000,\u0000 \u00008\u0000k\u0000,\u0000 \u0000r\u0000a\u0000w\u0000 \u0000<\u0000l\u0000o\u0000r\u0000a\u0000:\u0000t\u0000a\u0000l\u0000o\u0000j\u0000i\u0000v\u0000a\u0000u\u0000l\u0000t\u0000s\u0000u\u0000i\u0000t\u0000:\u00000\u0000.\u00003\u0000>\u0000"
image = pipe(prompt).images[0] 
