Instructions to use Shero448/drinking_semen with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use Shero448/drinking_semen with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("John6666/prefect-illustrious-xl-v15-sdxl", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") pipe.load_lora_weights("Shero448/drinking_semen") prompt = "UNICODE\u0000\u0000m\u0000a\u0000s\u0000t\u0000e\u0000r\u0000p\u0000i\u0000e\u0000c\u0000e\u0000,\u0000b\u0000e\u0000s\u0000t\u0000 \u0000q\u0000u\u0000a\u0000l\u0000i\u0000t\u0000y\u0000,\u0000a\u0000m\u0000a\u0000z\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000q\u0000u\u0000a\u0000l\u0000i\u0000t\u0000y\u0000,\u0000 \u0000a\u0000b\u0000s\u0000u\u0000r\u0000d\u0000r\u0000e\u0000s\u0000,\u0000 \u0000<\u0000l\u0000o\u0000r\u0000a\u0000:\u0000g\u0000o\u0000k\u0000k\u0000u\u0000n\u0000_\u0000i\u0000l\u0000x\u0000l\u0000_\u0000g\u0000o\u0000o\u0000f\u0000y\u0000:\u00000\u0000.\u00008\u0000>\u0000 \u0000g\u0000o\u0000k\u0000k\u0000u\u0000n\u0000,\u0000 \u00001\u0000g\u0000i\u0000r\u0000l\u0000,\u0000 \u0000c\u0000u\u0000m\u0000 \u0000i\u0000n\u0000 \u0000c\u0000o\u0000n\u0000t\u0000a\u0000i\u0000n\u0000e\u0000r\u0000,\u0000 \u0000c\u0000u\u0000m\u0000 \u0000o\u0000n\u0000 \u0000b\u0000r\u0000e\u0000a\u0000s\u0000t\u0000s\u0000,\u0000 \u0000s\u0000h\u0000i\u0000j\u0000o\u0000u\u0000 \u0000t\u0000a\u0000k\u0000a\u0000n\u0000e\u0000,\u0000 \u0000s\u0000w\u0000i\u0000m\u0000s\u0000u\u0000i\u0000t\u0000,\u0000 \u0000b\u0000l\u0000a\u0000c\u0000k\u0000 \u0000b\u0000i\u0000k\u0000i\u0000n\u0000i\u0000,\u0000 \u0000l\u0000o\u0000n\u0000g\u0000 \u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000,\u0000 \u0000c\u0000u\u0000m\u0000 \u0000i\u0000n\u0000 \u0000m\u0000o\u0000u\u0000t\u0000h\u0000,\u0000 \u0000s\u0000i\u0000t\u0000t\u0000i\u0000n\u0000g\u0000,\u0000 \u0000g\u0000r\u0000e\u0000y\u0000 \u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000,\u0000 \u0000c\u0000u\u0000m\u0000 \u0000o\u0000n\u0000 \u0000b\u0000o\u0000d\u0000y\u0000,\u0000 \u0000s\u0000t\u0000r\u0000a\u0000y\u0000 \u0000p\u0000u\u0000b\u0000i\u0000c\u0000 \u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000,\u0000 \u0000n\u0000a\u0000v\u0000e\u0000l\u0000,\u0000 \u0000p\u0000u\u0000r\u0000p\u0000l\u0000e\u0000 \u0000e\u0000y\u0000e\u0000s\u0000,\u0000 \u0000c\u0000u\u0000m\u0000 \u0000s\u0000t\u0000r\u0000i\u0000n\u0000g\u0000,\u0000 \u0000l\u0000o\u0000o\u0000k\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000a\u0000t\u0000 \u0000v\u0000i\u0000e\u0000w\u0000e\u0000r\u0000,\u0000 \u0000s\u0000i\u0000d\u0000e\u0000-\u0000t\u0000i\u0000e\u0000 \u0000b\u0000i\u0000k\u0000i\u0000n\u0000i\u0000 \u0000b\u0000o\u0000t\u0000t\u0000o\u0000m\u0000,\u0000 \u0000h\u0000o\u0000l\u0000d\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000c\u0000u\u0000p\u0000,\u0000 \u0000f\u0000a\u0000c\u0000i\u0000a\u0000l\u0000,\u0000 \u0000h\u0000u\u0000g\u0000e\u0000 \u0000b\u0000r\u0000e\u0000a\u0000s\u0000t\u0000s\u0000,\u0000 \u0000c\u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000,\u0000 \u0000b\u0000l\u0000u\u0000s\u0000h\u0000,\u0000 \u0000t\u0000o\u0000n\u0000g\u0000u\u0000e\u0000 \u0000o\u0000u\u0000t\u0000,\u0000 \u0000s\u0000m\u0000i\u0000l\u0000e\u0000,\u0000 \u0000c\u0000o\u0000l\u0000l\u0000a\u0000r\u0000b\u0000o\u0000n\u0000e\u0000,\u0000 \u0000a\u0000f\u0000t\u0000e\u0000r\u0000 \u0000f\u0000e\u0000l\u0000l\u0000a\u0000t\u0000i\u0000o\u0000,\u0000 \u0000h\u0000i\u0000g\u0000h\u0000l\u0000e\u0000g\u0000 \u0000b\u0000i\u0000k\u0000i\u0000n\u0000i\u0000,\u0000 \u0000c\u0000u\u0000m\u0000 \u0000o\u0000n\u0000 \u0000t\u0000o\u0000n\u0000g\u0000u\u0000e\u0000,\u0000 \u0000c\u0000l\u0000e\u0000a\u0000v\u0000a\u0000g\u0000e\u0000" image = pipe(prompt).images[0] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps
- Draw Things
- DiffusionBee
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
# switch to "mps" for apple devices
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("John6666/prefect-illustrious-xl-v15-sdxl", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda")
pipe.load_lora_weights("Shero448/drinking_semen")
prompt = "UNICODE\u0000\u0000m\u0000a\u0000s\u0000t\u0000e\u0000r\u0000p\u0000i\u0000e\u0000c\u0000e\u0000,\u0000b\u0000e\u0000s\u0000t\u0000 \u0000q\u0000u\u0000a\u0000l\u0000i\u0000t\u0000y\u0000,\u0000a\u0000m\u0000a\u0000z\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000q\u0000u\u0000a\u0000l\u0000i\u0000t\u0000y\u0000,\u0000 \u0000a\u0000b\u0000s\u0000u\u0000r\u0000d\u0000r\u0000e\u0000s\u0000,\u0000 \u0000<\u0000l\u0000o\u0000r\u0000a\u0000:\u0000g\u0000o\u0000k\u0000k\u0000u\u0000n\u0000_\u0000i\u0000l\u0000x\u0000l\u0000_\u0000g\u0000o\u0000o\u0000f\u0000y\u0000:\u00000\u0000.\u00008\u0000>\u0000 \u0000g\u0000o\u0000k\u0000k\u0000u\u0000n\u0000,\u0000 \u00001\u0000g\u0000i\u0000r\u0000l\u0000,\u0000 \u0000c\u0000u\u0000m\u0000 \u0000i\u0000n\u0000 \u0000c\u0000o\u0000n\u0000t\u0000a\u0000i\u0000n\u0000e\u0000r\u0000,\u0000 \u0000c\u0000u\u0000m\u0000 \u0000o\u0000n\u0000 \u0000b\u0000r\u0000e\u0000a\u0000s\u0000t\u0000s\u0000,\u0000 \u0000s\u0000h\u0000i\u0000j\u0000o\u0000u\u0000 \u0000t\u0000a\u0000k\u0000a\u0000n\u0000e\u0000,\u0000 \u0000s\u0000w\u0000i\u0000m\u0000s\u0000u\u0000i\u0000t\u0000,\u0000 \u0000b\u0000l\u0000a\u0000c\u0000k\u0000 \u0000b\u0000i\u0000k\u0000i\u0000n\u0000i\u0000,\u0000 \u0000l\u0000o\u0000n\u0000g\u0000 \u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000,\u0000 \u0000c\u0000u\u0000m\u0000 \u0000i\u0000n\u0000 \u0000m\u0000o\u0000u\u0000t\u0000h\u0000,\u0000 \u0000s\u0000i\u0000t\u0000t\u0000i\u0000n\u0000g\u0000,\u0000 \u0000g\u0000r\u0000e\u0000y\u0000 \u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000,\u0000 \u0000c\u0000u\u0000m\u0000 \u0000o\u0000n\u0000 \u0000b\u0000o\u0000d\u0000y\u0000,\u0000 \u0000s\u0000t\u0000r\u0000a\u0000y\u0000 \u0000p\u0000u\u0000b\u0000i\u0000c\u0000 \u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000,\u0000 \u0000n\u0000a\u0000v\u0000e\u0000l\u0000,\u0000 \u0000p\u0000u\u0000r\u0000p\u0000l\u0000e\u0000 \u0000e\u0000y\u0000e\u0000s\u0000,\u0000 \u0000c\u0000u\u0000m\u0000 \u0000s\u0000t\u0000r\u0000i\u0000n\u0000g\u0000,\u0000 \u0000l\u0000o\u0000o\u0000k\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000a\u0000t\u0000 \u0000v\u0000i\u0000e\u0000w\u0000e\u0000r\u0000,\u0000 \u0000s\u0000i\u0000d\u0000e\u0000-\u0000t\u0000i\u0000e\u0000 \u0000b\u0000i\u0000k\u0000i\u0000n\u0000i\u0000 \u0000b\u0000o\u0000t\u0000t\u0000o\u0000m\u0000,\u0000 \u0000h\u0000o\u0000l\u0000d\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000c\u0000u\u0000p\u0000,\u0000 \u0000f\u0000a\u0000c\u0000i\u0000a\u0000l\u0000,\u0000 \u0000h\u0000u\u0000g\u0000e\u0000 \u0000b\u0000r\u0000e\u0000a\u0000s\u0000t\u0000s\u0000,\u0000 \u0000c\u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000,\u0000 \u0000b\u0000l\u0000u\u0000s\u0000h\u0000,\u0000 \u0000t\u0000o\u0000n\u0000g\u0000u\u0000e\u0000 \u0000o\u0000u\u0000t\u0000,\u0000 \u0000s\u0000m\u0000i\u0000l\u0000e\u0000,\u0000 \u0000c\u0000o\u0000l\u0000l\u0000a\u0000r\u0000b\u0000o\u0000n\u0000e\u0000,\u0000 \u0000a\u0000f\u0000t\u0000e\u0000r\u0000 \u0000f\u0000e\u0000l\u0000l\u0000a\u0000t\u0000i\u0000o\u0000,\u0000 \u0000h\u0000i\u0000g\u0000h\u0000l\u0000e\u0000g\u0000 \u0000b\u0000i\u0000k\u0000i\u0000n\u0000i\u0000,\u0000 \u0000c\u0000u\u0000m\u0000 \u0000o\u0000n\u0000 \u0000t\u0000o\u0000n\u0000g\u0000u\u0000e\u0000,\u0000 \u0000c\u0000l\u0000e\u0000a\u0000v\u0000a\u0000g\u0000e\u0000"
image = pipe(prompt).images[0]drinking semen

- Prompt
- UNICODEmasterpiece,best quality,amazing quality, absurdres, <lora:gokkun_ilxl_goofy:0.8> gokkun, 1girl, cum in container, cum on breasts, shijou takane, swimsuit, black bikini, long hair, cum in mouth, sitting, grey hair, cum on body, stray pubic hair, navel, purple eyes, cum string, looking at viewer, side-tie bikini bottom, holding cup, facial, huge breasts, chair, blush, tongue out, smile, collarbone, after fellatio, highleg bikini, cum on tongue, cleavage
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You should use gokkun to trigger the image generation.
You should use cum in container to trigger the image generation.
You should use drinking cum to trigger the image generation.
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