Instructions to use agmjd/miside with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use agmjd/miside with Diffusers:

pip install -U diffusers transformers accelerate

import torch
from diffusers import DiffusionPipeline

# switch to "mps" for apple devices
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("NyuromonX/Illustrious-XL-v2.0-Diffusers-fp16", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda")
pipe.load_lora_weights("agmjd/miside")

prompt = "UNICODE\u0000\u0000(\u0000m\u0000a\u0000s\u0000t\u0000e\u0000r\u0000p\u0000i\u0000e\u0000c\u0000e\u0000)\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,\u0000v\u0000e\u0000r\u0000y\u0000 \u0000a\u0000e\u0000s\u0000t\u0000h\u0000e\u0000t\u0000i\u0000c\u0000,\u0000a\u0000b\u0000s\u0000u\u0000r\u0000d\u0000r\u0000e\u0000s\u0000,\u0000n\u0000e\u0000w\u0000e\u0000s\u0000t\u0000,\u0000p\u0000e\u0000r\u0000f\u0000e\u0000c\u0000t\u0000 \u0000b\u0000o\u0000d\u0000y\u0000,\u0000s\u0000h\u0000i\u0000n\u0000y\u0000 \u0000s\u0000k\u0000i\u0000n\u0000,\u0000p\u0000e\u0000r\u0000f\u0000e\u0000c\u0000t\u0000 \u0000e\u0000y\u0000e\u0000s\u0000,\u0000d\u0000e\u0000t\u0000a\u0000i\u0000l\u00001\u0000e\u0000y\u0000e\u0000,\u0000w\u0000e\u0000l\u0000l\u0000-\u0000d\u0000e\u0000f\u0000i\u0000n\u0000e\u0000d\u0000 \u0000f\u0000i\u0000n\u0000g\u0000e\u0000r\u0000s\u0000,\u0000w\u0000e\u0000l\u0000l\u0000-\u0000d\u0000e\u0000f\u0000i\u0000n\u0000e\u0000d\u0000 \u0000f\u0000i\u0000n\u0000g\u0000e\u0000r\u0000n\u0000a\u0000i\u0000l\u0000s\u0000,\u0000a\u0000n\u0000i\u0000m\u0000e\u0000 \u0000s\u0000t\u0000y\u0000l\u0000e\u0000,\u0000i\u0000n\u0000d\u0000o\u0000o\u0000r\u0000s\u0000,\u00001\u0000g\u0000i\u0000r\u0000l\u0000,\u0000s\u0000o\u0000l\u0000o\u0000,\u0000u\u0000p\u0000p\u0000e\u0000r\u0000 \u0000b\u0000o\u0000d\u0000y\u0000,\u0000(\u0000p\u0000o\u0000r\u0000t\u0000r\u0000a\u0000i\u0000t\u0000:\u00001\u0000.\u00005\u0000)\u0000,\u0000l\u0000o\u0000o\u0000k\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000a\u0000t\u0000 \u0000v\u0000i\u0000e\u0000w\u0000e\u0000r\u0000,\u0000f\u0000a\u0000c\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000v\u0000i\u0000e\u0000w\u0000e\u0000r\u0000,\u0000g\u0000r\u0000i\u0000n\u0000,\u0000s\u0000c\u0000o\u0000w\u0000l\u0000,\u0000b\u0000l\u0000u\u0000s\u0000h\u0000,\u0000C\u0000r\u0000a\u0000z\u0000y\u0000 \u0000M\u0000i\u0000t\u0000a\u0000,\u0000l\u0000o\u0000n\u0000g\u0000 \u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000,\u0000b\u0000l\u0000a\u0000c\u0000k\u0000 \u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000,\u0000l\u0000o\u0000w\u0000 \u0000t\u0000w\u0000i\u0000n\u0000t\u0000a\u0000i\u0000l\u0000s\u0000,\u0000r\u0000e\u0000d\u0000 \u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000b\u0000a\u0000n\u0000d\u0000,\u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000 \u0000o\u0000r\u0000n\u0000a\u0000m\u0000e\u0000n\u0000t\u0000,\u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000 \u0000s\u0000c\u0000r\u0000u\u0000n\u0000c\u0000h\u0000i\u0000e\u0000,\u0000b\u0000l\u0000u\u0000e\u0000 \u0000s\u0000c\u0000r\u0000u\u0000n\u0000c\u0000h\u0000i\u0000e\u0000,\u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000c\u0000l\u0000i\u0000p\u0000,\u0000s\u0000i\u0000d\u0000e\u0000l\u0000o\u0000c\u0000k\u0000s\u0000,\u0000p\u0000a\u0000r\u0000t\u0000e\u0000d\u0000 \u0000b\u0000a\u0000n\u0000g\u0000s\u0000,\u0000s\u0000h\u0000a\u0000d\u0000e\u0000d\u0000 \u0000f\u0000a\u0000c\u0000e\u0000,\u0000b\u0000l\u0000u\u0000e\u0000 \u0000e\u0000y\u0000e\u0000s\u0000,\u0000f\u0000a\u0000n\u0000g\u0000s\u0000,\u0000r\u0000e\u0000d\u0000 \u0000c\u0000h\u0000o\u0000k\u0000e\u0000r\u0000,\u0000c\u0000o\u0000l\u0000l\u0000a\u0000r\u0000b\u0000o\u0000n\u0000e\u0000,\u0000r\u0000e\u0000d\u0000 \u0000s\u0000h\u0000i\u0000r\u0000t\u0000,\u0000m\u0000i\u0000d\u0000r\u0000i\u0000f\u0000f\u0000,\u0000m\u0000e\u0000d\u0000i\u0000u\u0000m\u0000 \u0000b\u0000r\u0000e\u0000a\u0000s\u0000t\u0000s\u0000,\u0000l\u0000o\u0000n\u0000g\u0000 \u0000s\u0000l\u0000e\u0000e\u0000v\u0000e\u0000s\u0000,\u0000h\u0000o\u0000l\u0000d\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000k\u0000n\u0000i\u0000f\u0000e\u0000,\u0000m\u0000i\u0000n\u0000i\u0000s\u0000k\u0000i\u0000r\u0000t\u0000,\u0000b\u0000l\u0000u\u0000e\u0000 \u0000s\u0000k\u0000i\u0000r\u0000t\u0000,\u0000p\u0000l\u0000e\u0000a\u0000t\u0000e\u0000d\u0000 \u0000s\u0000k\u0000i\u0000r\u0000t\u0000,\u0000r\u0000e\u0000d\u0000 \u0000t\u0000h\u0000i\u0000g\u0000h\u0000h\u0000i\u0000g\u0000h\u0000s\u0000,\u0000z\u0000e\u0000t\u0000t\u0000a\u0000i\u0000 \u0000r\u0000y\u0000o\u0000u\u0000i\u0000k\u0000i\u0000,\u0000m\u0000a\u0000r\u0000y\u0000 \u0000j\u0000a\u0000n\u0000e\u0000s\u0000,\u0000b\u0000l\u0000u\u0000e\u0000 \u0000f\u0000o\u0000o\u0000t\u0000w\u0000e\u0000a\u0000r\u0000,\u0000<\u0000l\u0000o\u0000r\u0000a\u0000:\u0000M\u0000i\u0000t\u0000a\u0000(\u0000m\u0000i\u0000s\u0000i\u0000d\u0000e\u0000)\u0000-\u0000I\u0000l\u0000l\u0000u\u0000s\u0000-\u0000R\u0000e\u0000m\u0000a\u0000k\u0000e\u0000:\u00002\u0000>\u0000,\u0000"
image = pipe(prompt).images[0]

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps
Draw Things
DiffusionBee

How to use from the

Use from the

Diffusers library

pip install -U diffusers transformers accelerate

import torch
from diffusers import DiffusionPipeline

# switch to "mps" for apple devices
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("NyuromonX/Illustrious-XL-v2.0-Diffusers-fp16", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda")
pipe.load_lora_weights("agmjd/miside")

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Prompt

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