RvLionXz/mufa-ai-model

Model mufa.ai

mufa.ai adalah model Generative AI untuk menghasilkan gambar digital (text-to-image) yang dikembangkan dengan teknik model merging menggunakan metode Weighted Sum.

Model ini dikembangkan sebagai objek studi kasus dalam penelitian:

"Studi Kasus Penggunaan Kecerdasan Buatan dalam Pembuatan Gambar Digital: Analisis Kemampuan dan Keterbatasan Model mufa.ai"

Detail Pengembangan

Komponen	Keterangan
Metode	Weighted Sum (Model Merging)
Base Model	Stable Diffusion v1.5 (40%)
Style Model	Realistic Vision V5.1 (60%)
Format	float16 (diffusers)
Arsitektur	Stable Diffusion 1.5 (UNet + VAE + CLIP Text Encoder)

Perbandingan bobot:

mufa.ai = (Stable Diffusion v1.5 × 0.4) + (Realistic Vision V5.1 × 0.6)

Karakter Output

Model ini menghasilkan gambar dengan karakteristik:

• ✅ Realistis — output cenderung foto-realistis berkat dominasi Realistic Vision
• ✅ Detail tajam — tekstur kulit, kain, dan objek lebih terlihat
• ✅ Pencahayaan natural — bayangan dan pencahayaan lebih alami
• ✅ Stabil — tetap konsisten di berbagai jenis prompt

Cara Penggunaan

Dengan diffusers (Python)

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "RvLionXz/mufa-ai-model",
    torch_dtype=torch.float16
)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "a realistic portrait of a woman with freckles, professional photography, soft lighting, 8k"
image = pipe(prompt, num_inference_steps=30).images[0]
image.save("output.png")

Dengan Hugging Face Inference API

import requests

API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/RvLionXz/mufa-ai-model"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"}

response = requests.post(API_URL, headers=headers, json={
    "inputs": "a realistic portrait of a woman, detailed skin texture",
})

Batasan

• Model ini dikembangkan dengan teknik model merging, bukan arsitektur baru
• Output terbaik dihasilkan dengan prompt berbahasa Inggris yang deskriptif
• Masih terdapat kemungkinan cacat anatomi (tangan, proporsi) seperti model AI gambar pada umumnya
• Ukuran model ~2GB (float16)

Lisensi

MIT