Instructions to use hgutjh/WA with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use hgutjh/WA with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") pipe.load_lora_weights("hgutjh/WA") prompt = "UNICODE\u0000\u0000h\u0000y\u0000p\u0000e\u0000r\u0000 \u0000r\u0000e\u0000a\u0000l\u0000i\u0000s\u0000t\u0000i\u0000c\u0000 \u0000p\u0000h\u0000o\u0000t\u0000o\u0000g\u0000r\u0000a\u0000p\u0000h\u0000y\u0000 \u0000p\u0000o\u0000r\u0000t\u0000r\u0000a\u0000i\u0000t\u0000 \u0000o\u0000f\u0000 \u0000h\u0000e\u0000r\u0000o\u0000i\u0000c\u0000 \u0000w\u0000a\u0000r\u0000h\u0000a\u0000m\u0000m\u0000e\u0000r\u0000 \u0000m\u0000a\u0000c\u0000h\u0000i\u0000n\u0000e\u0000 \u0000r\u0000o\u0000b\u0000o\u0000t\u0000i\u0000c\u0000 \u0000a\u0000n\u0000d\u0000r\u0000o\u0000i\u0000d\u0000 \u0000g\u0000i\u0000r\u0000l\u0000,\u0000 \u0000e\u0000v\u0000a\u0000 \u0000g\u0000r\u0000e\u0000e\u0000n\u0000,\u0000 \u0000w\u0000e\u0000d\u0000n\u0000e\u0000s\u0000d\u0000a\u0000y\u0000 \u0000a\u0000d\u0000d\u0000a\u0000m\u0000s\u0000,\u0000 \u0000c\u0000i\u0000n\u0000e\u0000m\u0000a\u0000t\u0000i\u0000c\u0000,\u0000 \u0000c\u0000h\u0000a\u0000o\u0000s\u0000 \u0000m\u0000a\u0000r\u0000i\u0000n\u0000e\u0000,\u0000 \u0000a\u0000r\u0000t\u0000s\u0000t\u0000a\u0000t\u0000i\u0000o\u0000n\u0000,\u0000 \u0000c\u0000g\u0000s\u0000o\u0000c\u0000i\u0000e\u0000t\u0000y\u0000,\u0000 \u0000f\u0000u\u0000l\u0000l\u0000 \u0000h\u0000e\u0000a\u0000d\u0000 \u0000a\u0000n\u0000d\u0000 \u0000s\u0000h\u0000o\u0000u\u0000l\u0000d\u0000e\u0000r\u0000s\u0000,\u0000 \u0000g\u0000r\u0000e\u0000g\u0000 \u0000r\u0000u\u0000t\u0000k\u0000o\u0000w\u0000s\u0000k\u0000i\u0000,\u0000 \u0000j\u0000a\u0000m\u0000e\u0000s\u0000 \u0000g\u0000u\u0000r\u0000n\u0000e\u0000y\u0000,\u0000 \u0000m\u0000i\u0000g\u0000n\u0000o\u0000l\u0000a\u0000,\u0000 \u0000c\u0000r\u0000a\u0000i\u0000g\u0000 \u0000m\u0000u\u0000l\u0000l\u0000i\u0000n\u0000s\u0000,\u0000 \u0000b\u0000r\u0000o\u0000m\u0000 \u0000r\u0000e\u0000d\u0000s\u0000h\u0000i\u0000f\u0000t\u0000,\u0000 \u0000v\u0000r\u0000a\u0000y\u0000,\u0000 \u0000o\u0000c\u0000t\u0000a\u0000n\u0000e\u0000 \u0000r\u0000e\u0000n\u0000d\u0000e\u0000r\u0000 \u0000<\u0000l\u0000o\u0000r\u0000a\u0000:\u0000w\u0000e\u0000d\u0000n\u0000e\u0000s\u0000d\u0000a\u0000y\u0000_\u0000a\u0000d\u0000d\u0000a\u0000m\u0000s\u0000_\u0000f\u0000l\u0000u\u0000x\u0000_\u0000l\u0000o\u0000r\u0000a\u0000_\u0000v\u00001\u0000_\u00000\u00000\u00000\u00000\u00000\u00001\u00006\u00000\u00000\u0000:\u00001\u0000>\u0000" image = pipe(prompt).images[0] - Inference
- 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("black-forest-labs/FLUX.1-dev", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda")
pipe.load_lora_weights("hgutjh/WA")
prompt = "UNICODE\u0000\u0000h\u0000y\u0000p\u0000e\u0000r\u0000 \u0000r\u0000e\u0000a\u0000l\u0000i\u0000s\u0000t\u0000i\u0000c\u0000 \u0000p\u0000h\u0000o\u0000t\u0000o\u0000g\u0000r\u0000a\u0000p\u0000h\u0000y\u0000 \u0000p\u0000o\u0000r\u0000t\u0000r\u0000a\u0000i\u0000t\u0000 \u0000o\u0000f\u0000 \u0000h\u0000e\u0000r\u0000o\u0000i\u0000c\u0000 \u0000w\u0000a\u0000r\u0000h\u0000a\u0000m\u0000m\u0000e\u0000r\u0000 \u0000m\u0000a\u0000c\u0000h\u0000i\u0000n\u0000e\u0000 \u0000r\u0000o\u0000b\u0000o\u0000t\u0000i\u0000c\u0000 \u0000a\u0000n\u0000d\u0000r\u0000o\u0000i\u0000d\u0000 \u0000g\u0000i\u0000r\u0000l\u0000,\u0000 \u0000e\u0000v\u0000a\u0000 \u0000g\u0000r\u0000e\u0000e\u0000n\u0000,\u0000 \u0000w\u0000e\u0000d\u0000n\u0000e\u0000s\u0000d\u0000a\u0000y\u0000 \u0000a\u0000d\u0000d\u0000a\u0000m\u0000s\u0000,\u0000 \u0000c\u0000i\u0000n\u0000e\u0000m\u0000a\u0000t\u0000i\u0000c\u0000,\u0000 \u0000c\u0000h\u0000a\u0000o\u0000s\u0000 \u0000m\u0000a\u0000r\u0000i\u0000n\u0000e\u0000,\u0000 \u0000a\u0000r\u0000t\u0000s\u0000t\u0000a\u0000t\u0000i\u0000o\u0000n\u0000,\u0000 \u0000c\u0000g\u0000s\u0000o\u0000c\u0000i\u0000e\u0000t\u0000y\u0000,\u0000 \u0000f\u0000u\u0000l\u0000l\u0000 \u0000h\u0000e\u0000a\u0000d\u0000 \u0000a\u0000n\u0000d\u0000 \u0000s\u0000h\u0000o\u0000u\u0000l\u0000d\u0000e\u0000r\u0000s\u0000,\u0000 \u0000g\u0000r\u0000e\u0000g\u0000 \u0000r\u0000u\u0000t\u0000k\u0000o\u0000w\u0000s\u0000k\u0000i\u0000,\u0000 \u0000j\u0000a\u0000m\u0000e\u0000s\u0000 \u0000g\u0000u\u0000r\u0000n\u0000e\u0000y\u0000,\u0000 \u0000m\u0000i\u0000g\u0000n\u0000o\u0000l\u0000a\u0000,\u0000 \u0000c\u0000r\u0000a\u0000i\u0000g\u0000 \u0000m\u0000u\u0000l\u0000l\u0000i\u0000n\u0000s\u0000,\u0000 \u0000b\u0000r\u0000o\u0000m\u0000 \u0000r\u0000e\u0000d\u0000s\u0000h\u0000i\u0000f\u0000t\u0000,\u0000 \u0000v\u0000r\u0000a\u0000y\u0000,\u0000 \u0000o\u0000c\u0000t\u0000a\u0000n\u0000e\u0000 \u0000r\u0000e\u0000n\u0000d\u0000e\u0000r\u0000 \u0000<\u0000l\u0000o\u0000r\u0000a\u0000:\u0000w\u0000e\u0000d\u0000n\u0000e\u0000s\u0000d\u0000a\u0000y\u0000_\u0000a\u0000d\u0000d\u0000a\u0000m\u0000s\u0000_\u0000f\u0000l\u0000u\u0000x\u0000_\u0000l\u0000o\u0000r\u0000a\u0000_\u0000v\u00001\u0000_\u00000\u00000\u00000\u00000\u00000\u00001\u00006\u00000\u00000\u0000:\u00001\u0000>\u0000"
image = pipe(prompt).images[0]WA

- Prompt
- UNICODEhyper realistic photography portrait of heroic warhammer machine robotic android girl, eva green, wednesday addams, cinematic, chaos marine, artstation, cgsociety, full head and shoulders, greg rutkowski, james gurney, mignola, craig mullins, brom redshift, vray, octane render <lora:wednesday_addams_flux_lora_v1_000001600:1>
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