Instructions to use aorellanat/dog with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use aorellanat/dog with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("aorellanat/dog", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") prompt = "Astronaut in a jungle, cold color palette, muted colors, detailed, 8k" image = pipe(prompt).images[0] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps
- Draw Things
- DiffusionBee
metadata
license: creativeml-openrail-m
tags:
- text-to-image
Dog en Stable Diffusion via Dreambooth
Modelo creado por aorellanat
Este es el modelo Stable Diffusion ajustado con el concepto "Dog" mediante Dreambooth.
Puedes usarlo modificando el instance_prompt: dog
También puedes entrenar tus propios conceptos y subirlos a la biblioteca usando este notebook.
Puedes ejecutar tu nuevo concepto con diffusers: Notebook de inferencia en Colab, Spaces con los conceptos públicos