Instructions to use Rand000mGuy/meng with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use Rand000mGuy/meng with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("Lakonik/AsymFLUX.2-klein-9B", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") pipe.load_lora_weights("Rand000mGuy/meng") prompt = "UNICODE\u0000\u0000A\u0000 \u0000c\u0000a\u0000p\u0000t\u0000i\u0000v\u0000a\u0000t\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000p\u0000o\u0000r\u0000t\u0000r\u0000a\u0000i\u0000t\u0000 \u0000P\u0000r\u0000o\u0000 \u0000U\u0000l\u0000t\u0000r\u0000a\u0000 \u0000H\u0000i\u0000R\u0000E\u0000S\u0000 \u0000p\u0000h\u0000o\u0000t\u0000o\u0000 \u0000o\u0000f\u0000 \u0000a\u0000 \u0000C\u0000h\u0000i\u0000n\u0000e\u0000s\u0000e\u0000 \u0000w\u0000o\u0000m\u0000a\u0000n\u0000 \u0000w\u0000i\u0000t\u0000h\u0000 \u0000f\u0000a\u0000i\u0000r\u0000 \u0000s\u0000k\u0000i\u0000n\u0000 \u0000a\u0000n\u0000d\u0000 \u0000s\u0000i\u0000l\u0000k\u0000y\u0000 \u0000b\u0000l\u0000a\u0000c\u0000k\u0000 \u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000,\u0000 \u0000a\u0000d\u0000o\u0000r\u0000n\u0000e\u0000d\u0000 \u0000w\u0000i\u0000t\u0000h\u0000 \u0000d\u0000e\u0000l\u0000i\u0000c\u0000a\u0000t\u0000e\u0000 \u0000j\u0000a\u0000d\u0000e\u0000 \u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000p\u0000i\u0000n\u0000s\u0000.\u0000 \u0000S\u0000h\u0000e\u0000 \u0000i\u0000s\u0000 \u0000e\u0000l\u0000e\u0000g\u0000a\u0000n\u0000t\u0000l\u0000y\u0000 \u0000d\u0000r\u0000e\u0000s\u0000s\u0000e\u0000d\u0000 \u0000i\u0000n\u0000 \u0000a\u0000 \u0000t\u0000r\u0000a\u0000d\u0000i\u0000t\u0000i\u0000o\u0000n\u0000a\u0000l\u0000 \u0000r\u0000e\u0000d\u0000 \u0000c\u0000h\u0000e\u0000o\u0000n\u0000g\u0000s\u0000a\u0000m\u0000 \u0000f\u0000e\u0000a\u0000t\u0000u\u0000r\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000i\u0000n\u0000t\u0000r\u0000i\u0000c\u0000a\u0000t\u0000e\u0000 \u0000c\u0000l\u0000o\u0000u\u0000d\u0000 \u0000p\u0000a\u0000t\u0000t\u0000e\u0000r\u0000n\u0000s\u0000 \u0000a\u0000n\u0000d\u0000 \u0000s\u0000u\u0000b\u0000t\u0000l\u0000e\u0000 \u0000s\u0000i\u0000d\u0000e\u0000 \u0000s\u0000l\u0000i\u0000t\u0000s\u0000,\u0000 \u0000c\u0000r\u0000e\u0000a\u0000t\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000a\u0000 \u0000f\u0000l\u0000o\u0000w\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000s\u0000i\u0000l\u0000h\u0000o\u0000u\u0000e\u0000t\u0000t\u0000e\u0000.\u0000 \u0000A\u0000 \u0000d\u0000e\u0000l\u0000i\u0000c\u0000a\u0000t\u0000e\u0000 \u0000i\u0000n\u0000k\u0000 \u0000w\u0000a\u0000s\u0000h\u0000 \u0000d\u0000e\u0000p\u0000i\u0000c\u0000t\u0000i\u0000o\u0000n\u0000 \u0000o\u0000f\u0000 \u0000a\u0000 \u0000c\u0000r\u0000a\u0000n\u0000e\u0000 \u0000i\u0000s\u0000 \u0000s\u0000u\u0000b\u0000t\u0000l\u0000y\u0000 \u0000r\u0000e\u0000n\u0000d\u0000e\u0000r\u0000e\u0000d\u0000 \u0000o\u0000n\u0000 \u0000h\u0000e\u0000r\u0000 \u0000r\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000 \u0000a\u0000r\u0000m\u0000,\u0000 \u0000b\u0000l\u0000e\u0000n\u0000d\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000s\u0000e\u0000a\u0000m\u0000l\u0000e\u0000s\u0000s\u0000l\u0000y\u0000 \u0000w\u0000i\u0000t\u0000h\u0000 \u0000h\u0000e\u0000r\u0000 \u0000s\u0000k\u0000i\u0000n\u0000.\u0000 \u0000S\u0000o\u0000f\u0000t\u0000,\u0000 \u0000d\u0000i\u0000f\u0000f\u0000u\u0000s\u0000e\u0000d\u0000 \u0000l\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000h\u0000i\u0000g\u0000h\u0000l\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000s\u0000 \u0000h\u0000e\u0000r\u0000 \u0000l\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000 \u0000b\u0000r\u0000o\u0000w\u0000n\u0000 \u0000e\u0000y\u0000e\u0000s\u0000 \u0000a\u0000n\u0000d\u0000 \u0000c\u0000r\u0000e\u0000a\u0000t\u0000e\u0000s\u0000 \u0000a\u0000 \u0000s\u0000e\u0000r\u0000e\u0000n\u0000e\u0000,\u0000 \u0000c\u0000o\u0000n\u0000t\u0000e\u0000m\u0000p\u0000l\u0000a\u0000t\u0000i\u0000v\u0000e\u0000 \u0000a\u0000t\u0000m\u0000o\u0000s\u0000p\u0000h\u0000e\u0000r\u0000e\u0000.\u0000 \u0000F\u00002\u0000K\u00009\u0000B\u0000B\u0000a\u0000b\u0000e\u0000_\u0000M\u0000e\u0000n\u0000g\u0000_\u0000v\u00001\u0000.\u00000\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("Lakonik/AsymFLUX.2-klein-9B", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda")
pipe.load_lora_weights("Rand000mGuy/meng")
prompt = "UNICODE\u0000\u0000A\u0000 \u0000c\u0000a\u0000p\u0000t\u0000i\u0000v\u0000a\u0000t\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000p\u0000o\u0000r\u0000t\u0000r\u0000a\u0000i\u0000t\u0000 \u0000P\u0000r\u0000o\u0000 \u0000U\u0000l\u0000t\u0000r\u0000a\u0000 \u0000H\u0000i\u0000R\u0000E\u0000S\u0000 \u0000p\u0000h\u0000o\u0000t\u0000o\u0000 \u0000o\u0000f\u0000 \u0000a\u0000 \u0000C\u0000h\u0000i\u0000n\u0000e\u0000s\u0000e\u0000 \u0000w\u0000o\u0000m\u0000a\u0000n\u0000 \u0000w\u0000i\u0000t\u0000h\u0000 \u0000f\u0000a\u0000i\u0000r\u0000 \u0000s\u0000k\u0000i\u0000n\u0000 \u0000a\u0000n\u0000d\u0000 \u0000s\u0000i\u0000l\u0000k\u0000y\u0000 \u0000b\u0000l\u0000a\u0000c\u0000k\u0000 \u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000,\u0000 \u0000a\u0000d\u0000o\u0000r\u0000n\u0000e\u0000d\u0000 \u0000w\u0000i\u0000t\u0000h\u0000 \u0000d\u0000e\u0000l\u0000i\u0000c\u0000a\u0000t\u0000e\u0000 \u0000j\u0000a\u0000d\u0000e\u0000 \u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000p\u0000i\u0000n\u0000s\u0000.\u0000 \u0000S\u0000h\u0000e\u0000 \u0000i\u0000s\u0000 \u0000e\u0000l\u0000e\u0000g\u0000a\u0000n\u0000t\u0000l\u0000y\u0000 \u0000d\u0000r\u0000e\u0000s\u0000s\u0000e\u0000d\u0000 \u0000i\u0000n\u0000 \u0000a\u0000 \u0000t\u0000r\u0000a\u0000d\u0000i\u0000t\u0000i\u0000o\u0000n\u0000a\u0000l\u0000 \u0000r\u0000e\u0000d\u0000 \u0000c\u0000h\u0000e\u0000o\u0000n\u0000g\u0000s\u0000a\u0000m\u0000 \u0000f\u0000e\u0000a\u0000t\u0000u\u0000r\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000i\u0000n\u0000t\u0000r\u0000i\u0000c\u0000a\u0000t\u0000e\u0000 \u0000c\u0000l\u0000o\u0000u\u0000d\u0000 \u0000p\u0000a\u0000t\u0000t\u0000e\u0000r\u0000n\u0000s\u0000 \u0000a\u0000n\u0000d\u0000 \u0000s\u0000u\u0000b\u0000t\u0000l\u0000e\u0000 \u0000s\u0000i\u0000d\u0000e\u0000 \u0000s\u0000l\u0000i\u0000t\u0000s\u0000,\u0000 \u0000c\u0000r\u0000e\u0000a\u0000t\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000a\u0000 \u0000f\u0000l\u0000o\u0000w\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000s\u0000i\u0000l\u0000h\u0000o\u0000u\u0000e\u0000t\u0000t\u0000e\u0000.\u0000 \u0000A\u0000 \u0000d\u0000e\u0000l\u0000i\u0000c\u0000a\u0000t\u0000e\u0000 \u0000i\u0000n\u0000k\u0000 \u0000w\u0000a\u0000s\u0000h\u0000 \u0000d\u0000e\u0000p\u0000i\u0000c\u0000t\u0000i\u0000o\u0000n\u0000 \u0000o\u0000f\u0000 \u0000a\u0000 \u0000c\u0000r\u0000a\u0000n\u0000e\u0000 \u0000i\u0000s\u0000 \u0000s\u0000u\u0000b\u0000t\u0000l\u0000y\u0000 \u0000r\u0000e\u0000n\u0000d\u0000e\u0000r\u0000e\u0000d\u0000 \u0000o\u0000n\u0000 \u0000h\u0000e\u0000r\u0000 \u0000r\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000 \u0000a\u0000r\u0000m\u0000,\u0000 \u0000b\u0000l\u0000e\u0000n\u0000d\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000s\u0000e\u0000a\u0000m\u0000l\u0000e\u0000s\u0000s\u0000l\u0000y\u0000 \u0000w\u0000i\u0000t\u0000h\u0000 \u0000h\u0000e\u0000r\u0000 \u0000s\u0000k\u0000i\u0000n\u0000.\u0000 \u0000S\u0000o\u0000f\u0000t\u0000,\u0000 \u0000d\u0000i\u0000f\u0000f\u0000u\u0000s\u0000e\u0000d\u0000 \u0000l\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000h\u0000i\u0000g\u0000h\u0000l\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000s\u0000 \u0000h\u0000e\u0000r\u0000 \u0000l\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000 \u0000b\u0000r\u0000o\u0000w\u0000n\u0000 \u0000e\u0000y\u0000e\u0000s\u0000 \u0000a\u0000n\u0000d\u0000 \u0000c\u0000r\u0000e\u0000a\u0000t\u0000e\u0000s\u0000 \u0000a\u0000 \u0000s\u0000e\u0000r\u0000e\u0000n\u0000e\u0000,\u0000 \u0000c\u0000o\u0000n\u0000t\u0000e\u0000m\u0000p\u0000l\u0000a\u0000t\u0000i\u0000v\u0000e\u0000 \u0000a\u0000t\u0000m\u0000o\u0000s\u0000p\u0000h\u0000e\u0000r\u0000e\u0000.\u0000 \u0000F\u00002\u0000K\u00009\u0000B\u0000B\u0000a\u0000b\u0000e\u0000_\u0000M\u0000e\u0000n\u0000g\u0000_\u0000v\u00001\u0000.\u00000\u0000"
image = pipe(prompt).images[0]meng

- Prompt
- UNICODEA captivating portrait Pro Ultra HiRES photo of a Chinese woman with fair skin and silky black hair, adorned with delicate jade hairpins. She is elegantly dressed in a traditional red cheongsam featuring intricate cloud patterns and subtle side slits, creating a flowing silhouette. A delicate ink wash depiction of a crane is subtly rendered on her right arm, blending seamlessly with her skin. Soft, diffused lighting highlights her light brown eyes and creates a serene, contemplative atmosphere. F2K9BBabe_Meng_v1.0
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