Instructions to use Rand000mGuy/alice_q with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use Rand000mGuy/alice_q with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("krea/Krea-2-Raw", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") pipe.load_lora_weights("Rand000mGuy/alice_q") prompt = "UNICODE\u0000\u0000A\u0000L\u0000I\u0000C\u0000E\u0000G\u0000H\u0000,\u0000 \u0000m\u0000e\u0000d\u0000i\u0000u\u0000m\u0000-\u0000l\u0000o\u0000n\u0000g\u0000 \u0000p\u0000o\u0000r\u0000t\u0000r\u0000a\u0000i\u0000t\u0000 \u0000f\u0000r\u0000o\u0000m\u0000 \u0000t\u0000h\u0000e\u0000 \u0000k\u0000n\u0000e\u0000e\u0000s\u0000 \u0000u\u0000p\u0000,\u0000 \u0000w\u0000a\u0000l\u0000k\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000a\u0000l\u0000o\u0000n\u0000e\u0000 \u0000a\u0000l\u0000o\u0000n\u0000g\u0000 \u0000a\u0000 \u0000q\u0000u\u0000i\u0000e\u0000t\u0000 \u0000m\u0000a\u0000r\u0000i\u0000n\u0000a\u0000 \u0000p\u0000r\u0000o\u0000m\u0000e\u0000n\u0000a\u0000d\u0000e\u0000 \u0000a\u0000n\u0000d\u0000 \u0000l\u0000o\u0000o\u0000k\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000t\u0000o\u0000w\u0000a\u0000r\u0000d\u0000 \u0000t\u0000h\u0000e\u0000 \u0000c\u0000a\u0000m\u0000e\u0000r\u0000a\u0000 \u0000w\u0000i\u0000t\u0000h\u0000 \u0000a\u0000 \u0000r\u0000e\u0000l\u0000a\u0000x\u0000e\u0000d\u0000 \u0000e\u0000x\u0000p\u0000r\u0000e\u0000s\u0000s\u0000i\u0000o\u0000n\u0000.\u0000 \u0000L\u0000o\u0000n\u0000g\u0000 \u0000l\u0000o\u0000o\u0000s\u0000e\u0000 \u0000b\u0000l\u0000o\u0000n\u0000d\u0000e\u0000 \u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000,\u0000 \u0000c\u0000l\u0000e\u0000a\u0000n\u0000 \u0000n\u0000a\u0000t\u0000u\u0000r\u0000a\u0000l\u0000 \u0000m\u0000a\u0000k\u0000e\u0000u\u0000p\u0000,\u0000 \u0000a\u0000 \u0000c\u0000r\u0000e\u0000a\u0000m\u0000 \u0000l\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000w\u0000e\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000 \u0000s\u0000w\u0000e\u0000a\u0000t\u0000e\u0000r\u0000 \u0000a\u0000n\u0000d\u0000 \u0000n\u0000a\u0000v\u0000y\u0000 \u0000t\u0000r\u0000o\u0000u\u0000s\u0000e\u0000r\u0000s\u0000.\u0000 \u0000S\u0000i\u0000m\u0000p\u0000l\u0000e\u0000 \u0000r\u0000a\u0000i\u0000l\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000a\u0000n\u0000d\u0000 \u0000s\u0000o\u0000f\u0000t\u0000l\u0000y\u0000 \u0000b\u0000l\u0000u\u0000r\u0000r\u0000e\u0000d\u0000 \u0000s\u0000e\u0000a\u0000 \u0000b\u0000e\u0000h\u0000i\u0000n\u0000d\u0000 \u0000h\u0000e\u0000r\u0000,\u0000 \u0000g\u0000e\u0000n\u0000t\u0000l\u0000e\u0000 \u0000l\u0000a\u0000t\u0000e\u0000-\u0000a\u0000f\u0000t\u0000e\u0000r\u0000n\u0000o\u0000o\u0000n\u0000 \u0000l\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000.\u0000" image = pipe(prompt).images[0] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- Draw Things
- DiffusionBee
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
# switch to "mps" for apple devices
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("krea/Krea-2-Raw", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda")
pipe.load_lora_weights("Rand000mGuy/alice_q")
prompt = "UNICODE\u0000\u0000A\u0000L\u0000I\u0000C\u0000E\u0000G\u0000H\u0000,\u0000 \u0000m\u0000e\u0000d\u0000i\u0000u\u0000m\u0000-\u0000l\u0000o\u0000n\u0000g\u0000 \u0000p\u0000o\u0000r\u0000t\u0000r\u0000a\u0000i\u0000t\u0000 \u0000f\u0000r\u0000o\u0000m\u0000 \u0000t\u0000h\u0000e\u0000 \u0000k\u0000n\u0000e\u0000e\u0000s\u0000 \u0000u\u0000p\u0000,\u0000 \u0000w\u0000a\u0000l\u0000k\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000a\u0000l\u0000o\u0000n\u0000e\u0000 \u0000a\u0000l\u0000o\u0000n\u0000g\u0000 \u0000a\u0000 \u0000q\u0000u\u0000i\u0000e\u0000t\u0000 \u0000m\u0000a\u0000r\u0000i\u0000n\u0000a\u0000 \u0000p\u0000r\u0000o\u0000m\u0000e\u0000n\u0000a\u0000d\u0000e\u0000 \u0000a\u0000n\u0000d\u0000 \u0000l\u0000o\u0000o\u0000k\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000t\u0000o\u0000w\u0000a\u0000r\u0000d\u0000 \u0000t\u0000h\u0000e\u0000 \u0000c\u0000a\u0000m\u0000e\u0000r\u0000a\u0000 \u0000w\u0000i\u0000t\u0000h\u0000 \u0000a\u0000 \u0000r\u0000e\u0000l\u0000a\u0000x\u0000e\u0000d\u0000 \u0000e\u0000x\u0000p\u0000r\u0000e\u0000s\u0000s\u0000i\u0000o\u0000n\u0000.\u0000 \u0000L\u0000o\u0000n\u0000g\u0000 \u0000l\u0000o\u0000o\u0000s\u0000e\u0000 \u0000b\u0000l\u0000o\u0000n\u0000d\u0000e\u0000 \u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000,\u0000 \u0000c\u0000l\u0000e\u0000a\u0000n\u0000 \u0000n\u0000a\u0000t\u0000u\u0000r\u0000a\u0000l\u0000 \u0000m\u0000a\u0000k\u0000e\u0000u\u0000p\u0000,\u0000 \u0000a\u0000 \u0000c\u0000r\u0000e\u0000a\u0000m\u0000 \u0000l\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000w\u0000e\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000 \u0000s\u0000w\u0000e\u0000a\u0000t\u0000e\u0000r\u0000 \u0000a\u0000n\u0000d\u0000 \u0000n\u0000a\u0000v\u0000y\u0000 \u0000t\u0000r\u0000o\u0000u\u0000s\u0000e\u0000r\u0000s\u0000.\u0000 \u0000S\u0000i\u0000m\u0000p\u0000l\u0000e\u0000 \u0000r\u0000a\u0000i\u0000l\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000a\u0000n\u0000d\u0000 \u0000s\u0000o\u0000f\u0000t\u0000l\u0000y\u0000 \u0000b\u0000l\u0000u\u0000r\u0000r\u0000e\u0000d\u0000 \u0000s\u0000e\u0000a\u0000 \u0000b\u0000e\u0000h\u0000i\u0000n\u0000d\u0000 \u0000h\u0000e\u0000r\u0000,\u0000 \u0000g\u0000e\u0000n\u0000t\u0000l\u0000e\u0000 \u0000l\u0000a\u0000t\u0000e\u0000-\u0000a\u0000f\u0000t\u0000e\u0000r\u0000n\u0000o\u0000o\u0000n\u0000 \u0000l\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000.\u0000"
image = pipe(prompt).images[0]Alice_Q

- Prompt
- UNICODEALICEGH, medium-long portrait from the knees up, walking alone along a quiet marina promenade and looking toward the camera with a relaxed expression. Long loose blonde hair, clean natural makeup, a cream lightweight sweater and navy trousers. Simple railing and softly blurred sea behind her, gentle late-afternoon light.
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