--- license: mit tags: - stable-diffusion - stable-diffusion-diffusers - text-to-image - diffusers - diffusers-training - lora library_name: diffusers --- # Ateliê Generativo — Estilo Lambe-Lambe O modelo foi treinado sobre a base do **Stable Diffusion v1.5** no estilo lambe-lambe / retrato vintage, por meio de fine-tuning LoRA (Low-Rank Adaptation), integrado a um pipeline multimodal completo (texto → imagem → áudio). ## 🌟 Informações Gerais - **Disciplina:** Inteligência Artificial Generativa e Modelos Multimodais — UniCEUB - **Professor:** Prof. Romes Heriberto - **Desenvolvido por:** Diego Nunes de Morais, Eduardo Deodoro de Moraes Florindo, Higo Soares do Lago, Lucio Flavio Vilar de Azevedo, Paulo Victor Torres Martins - **Dataset:** Imagens coletadas de acervos com proveniência verificável (Wikimedia Commons, The Met, Flickr), sob licenças de domínio público, CC0, CC-BY ou CC-BY-SA. ## Hiperparâmetros - **rank:** 4 - **learning_rate:** 5e-5 - **max_train_steps:** 1000 - **lr_warmup_steps:** 100 - **lr_scheduler:** cosine ## 🚀 Como Usar ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline import torch pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained( "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float16 ).to("cuda") # revision fixa uma versão específica (ver "Versionamento" abaixo); v1.4.0 = produção pipe.load_lora_weights("lamble-lambe/atelie", revision="v1.4.0") img = pipe( "estilo_lambelambe, a vintage portrait of an elderly man with a hat, detailed face, black and white", cross_attention_kwargs={"scale": 0.7}, ).images[0] img.save("saida.png")