Instructions to use sanoxd/Szspdl with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use sanoxd/Szspdl with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("city96/FLUX.1-dev-gguf", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") pipe.load_lora_weights("sanoxd/Szspdl") prompt = "UNICODE\u0000\u0000K\u0000a\u0000l\u0000i\u0000k\u0000 \u0000a\u0000m\u0000a\u0000t\u0000e\u0000u\u0000r\u0000 \u0000p\u0000h\u0000o\u0000t\u0000o\u0000,\u0000 \u0000l\u0000o\u0000w\u0000-\u0000l\u0000i\u0000t\u0000,\u0000 \u0000L\u0000o\u0000w\u0000-\u0000r\u0000e\u0000s\u0000o\u0000l\u0000u\u0000t\u0000i\u0000o\u0000n\u0000 \u0000p\u0000h\u0000o\u0000t\u0000o\u0000,\u0000 \u0000s\u0000h\u0000o\u0000t\u0000 \u0000o\u0000n\u0000 \u0000a\u0000 \u0000m\u0000o\u0000b\u0000i\u0000l\u0000e\u0000 \u0000p\u0000h\u0000o\u0000n\u0000e\u0000,\u0000 \u0000n\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000t\u0000i\u0000m\u0000e\u0000,\u0000 \u0000n\u0000o\u0000t\u0000i\u0000c\u0000e\u0000a\u0000b\u0000l\u0000e\u0000 \u0000n\u0000o\u0000i\u0000s\u0000e\u0000 \u0000i\u0000n\u0000 \u0000d\u0000a\u0000r\u0000k\u0000 \u0000a\u0000r\u0000e\u0000a\u0000s\u0000.\u0000 \u0000 \u0000s\u0000l\u0000i\u0000m\u0000 \u0000t\u0000h\u0000i\u0000c\u0000k\u0000 \u0000L\u0000a\u0000t\u0000i\u0000n\u0000a\u0000 \u0000b\u0000o\u0000d\u0000y\u0000,\u0000 \u0000h\u0000u\u0000g\u0000e\u0000 \u0000b\u0000r\u0000e\u0000a\u0000s\u0000t\u0000s\u0000,\u0000 \u0000d\u0000r\u0000e\u0000s\u0000s\u0000e\u0000d\u0000 \u0000i\u0000n\u0000 \u0000a\u0000n\u0000 \u0000b\u0000i\u0000k\u0000i\u0000n\u0000i\u0000,\u0000 \u0000h\u0000e\u0000r\u0000 \u0000g\u0000a\u0000z\u0000e\u0000 \u0000d\u0000i\u0000r\u0000e\u0000c\u0000t\u0000e\u0000d\u0000 \u0000t\u0000o\u0000 \u0000t\u0000h\u0000e\u0000 \u0000s\u0000i\u0000d\u0000e\u0000,\u0000 \u0000s\u0000a\u0000d\u0000 \u0000e\u0000x\u0000p\u0000r\u0000e\u0000s\u0000s\u0000i\u0000o\u0000n\u0000,\u0000 \u0000h\u0000o\u0000l\u0000d\u0000 \u0000c\u0000u\u0000p\u0000 \u0000o\u0000f\u0000 \u0000c\u0000o\u0000f\u0000f\u0000e\u0000e\u0000,\u0000H\u0000e\u0000r\u0000 \u0000f\u0000a\u0000c\u0000e\u0000 \u0000p\u0000a\u0000r\u0000t\u0000i\u0000a\u0000l\u0000l\u0000y\u0000 \u0000s\u0000h\u0000a\u0000d\u0000o\u0000w\u0000e\u0000d\u0000.\u0000 \u0000s\u0000h\u0000e\u0000 \u0000i\u0000s\u0000 \u0000s\u0000t\u0000a\u0000n\u0000d\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000o\u0000n\u0000 \u0000t\u0000h\u0000e\u0000 \u0000s\u0000t\u0000r\u0000e\u0000e\u0000t\u0000 \u0000n\u0000e\u0000a\u0000r\u0000 \u0000s\u0000o\u0000v\u0000i\u0000e\u0000t\u0000-\u0000e\u0000r\u0000a\u0000 \u0000s\u0000t\u0000o\u0000r\u0000e\u0000y\u0000 \u0000b\u0000u\u0000i\u0000l\u0000d\u0000i\u0000n\u0000g\u0000s\u0000,\u0000 \u0000t\u0000r\u0000e\u0000e\u0000s\u0000,\u0000 \u0000p\u0000a\u0000r\u0000k\u0000e\u0000d\u0000 \u0000c\u0000a\u0000r\u0000s\u0000 \u0000n\u0000e\u0000a\u0000r\u0000.\u0000 \u0000D\u0000u\u0000l\u0000l\u0000,\u0000 \u0000o\u0000v\u0000e\u0000r\u0000c\u0000a\u0000s\u0000t\u0000 \u0000l\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000i\u0000n\u0000g\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("city96/FLUX.1-dev-gguf", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda")
pipe.load_lora_weights("sanoxd/Szspdl")
prompt = "UNICODE\u0000\u0000K\u0000a\u0000l\u0000i\u0000k\u0000 \u0000a\u0000m\u0000a\u0000t\u0000e\u0000u\u0000r\u0000 \u0000p\u0000h\u0000o\u0000t\u0000o\u0000,\u0000 \u0000l\u0000o\u0000w\u0000-\u0000l\u0000i\u0000t\u0000,\u0000 \u0000L\u0000o\u0000w\u0000-\u0000r\u0000e\u0000s\u0000o\u0000l\u0000u\u0000t\u0000i\u0000o\u0000n\u0000 \u0000p\u0000h\u0000o\u0000t\u0000o\u0000,\u0000 \u0000s\u0000h\u0000o\u0000t\u0000 \u0000o\u0000n\u0000 \u0000a\u0000 \u0000m\u0000o\u0000b\u0000i\u0000l\u0000e\u0000 \u0000p\u0000h\u0000o\u0000n\u0000e\u0000,\u0000 \u0000n\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000t\u0000i\u0000m\u0000e\u0000,\u0000 \u0000n\u0000o\u0000t\u0000i\u0000c\u0000e\u0000a\u0000b\u0000l\u0000e\u0000 \u0000n\u0000o\u0000i\u0000s\u0000e\u0000 \u0000i\u0000n\u0000 \u0000d\u0000a\u0000r\u0000k\u0000 \u0000a\u0000r\u0000e\u0000a\u0000s\u0000.\u0000 \u0000 \u0000s\u0000l\u0000i\u0000m\u0000 \u0000t\u0000h\u0000i\u0000c\u0000k\u0000 \u0000L\u0000a\u0000t\u0000i\u0000n\u0000a\u0000 \u0000b\u0000o\u0000d\u0000y\u0000,\u0000 \u0000h\u0000u\u0000g\u0000e\u0000 \u0000b\u0000r\u0000e\u0000a\u0000s\u0000t\u0000s\u0000,\u0000 \u0000d\u0000r\u0000e\u0000s\u0000s\u0000e\u0000d\u0000 \u0000i\u0000n\u0000 \u0000a\u0000n\u0000 \u0000b\u0000i\u0000k\u0000i\u0000n\u0000i\u0000,\u0000 \u0000h\u0000e\u0000r\u0000 \u0000g\u0000a\u0000z\u0000e\u0000 \u0000d\u0000i\u0000r\u0000e\u0000c\u0000t\u0000e\u0000d\u0000 \u0000t\u0000o\u0000 \u0000t\u0000h\u0000e\u0000 \u0000s\u0000i\u0000d\u0000e\u0000,\u0000 \u0000s\u0000a\u0000d\u0000 \u0000e\u0000x\u0000p\u0000r\u0000e\u0000s\u0000s\u0000i\u0000o\u0000n\u0000,\u0000 \u0000h\u0000o\u0000l\u0000d\u0000 \u0000c\u0000u\u0000p\u0000 \u0000o\u0000f\u0000 \u0000c\u0000o\u0000f\u0000f\u0000e\u0000e\u0000,\u0000H\u0000e\u0000r\u0000 \u0000f\u0000a\u0000c\u0000e\u0000 \u0000p\u0000a\u0000r\u0000t\u0000i\u0000a\u0000l\u0000l\u0000y\u0000 \u0000s\u0000h\u0000a\u0000d\u0000o\u0000w\u0000e\u0000d\u0000.\u0000 \u0000s\u0000h\u0000e\u0000 \u0000i\u0000s\u0000 \u0000s\u0000t\u0000a\u0000n\u0000d\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000o\u0000n\u0000 \u0000t\u0000h\u0000e\u0000 \u0000s\u0000t\u0000r\u0000e\u0000e\u0000t\u0000 \u0000n\u0000e\u0000a\u0000r\u0000 \u0000s\u0000o\u0000v\u0000i\u0000e\u0000t\u0000-\u0000e\u0000r\u0000a\u0000 \u0000s\u0000t\u0000o\u0000r\u0000e\u0000y\u0000 \u0000b\u0000u\u0000i\u0000l\u0000d\u0000i\u0000n\u0000g\u0000s\u0000,\u0000 \u0000t\u0000r\u0000e\u0000e\u0000s\u0000,\u0000 \u0000p\u0000a\u0000r\u0000k\u0000e\u0000d\u0000 \u0000c\u0000a\u0000r\u0000s\u0000 \u0000n\u0000e\u0000a\u0000r\u0000.\u0000 \u0000D\u0000u\u0000l\u0000l\u0000,\u0000 \u0000o\u0000v\u0000e\u0000r\u0000c\u0000a\u0000s\u0000t\u0000 \u0000l\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000i\u0000n\u0000g\u0000"
image = pipe(prompt).images[0]Kalik

- Prompt
- UNICODEKalik amateur photo, low-lit, Low-resolution photo, shot on a mobile phone, nighttime, noticeable noise in dark areas. slim thick Latina body, huge breasts, dressed in an bikini, her gaze directed to the side, sad expression, hold cup of coffee,Her face partially shadowed. she is standing on the street near soviet-era storey buildings, trees, parked cars near. Dull, overcast lighting
Trigger words
You should use Kalik to trigger the image generation.
Download model
Download them in the Files & versions tab.
- Downloads last month
- 6