Instructions to use JujoHotaru/lora with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use JujoHotaru/lora with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("fill-in-base-model", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") pipe.load_lora_weights("JujoHotaru/lora") 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
Update eyecolle_preview/README.md
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eyecolle_preview/README.md
CHANGED
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@@ -8,7 +8,7 @@
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第1弾よりも数が多く177種類もあるため、配布については以下のようになっています。
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- 詳細説明は省略し、作者主観によるおおまかな形状別分類と、適用結果のサムネイルのみの掲載となります。
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- 本ページ下のカテゴリ分け(「ジト目」など)部分に移動し、閉じているドロップダウンを開いてください。
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- 第1弾のようなコードネームは、数が多すぎて付与できていません。作業中に付与した管理番号がそのままファイル名になっています。
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- 管理番号は「`ec`(EyeColle)+`3桁ID`+AやBなど`マイナーチェンジ表記`+`サブID`」で、例として3桁IDが888、マイナーチェンジA、サブID3の場合「`ec_code888A_rc3`」となります。マイナーチェンジ表記は一部データのみ付いています。
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第1弾よりも数が多く177種類もあるため、配布については以下のようになっています。
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- 詳細説明は省略し、作者主観によるおおまかな形状別分類と、適用結果のサムネイル1種類のみの掲載となります。
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- 本ページ下のカテゴリ分け(「ジト目」など)部分に移動し、閉じているドロップダウンを開いてください。
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- 第1弾のようなコードネームは、数が多すぎて付与できていません。作業中に付与した管理番号がそのままファイル名になっています。
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- 管理番号は「`ec`(EyeColle)+`3桁ID`+AやBなど`マイナーチェンジ表記`+`サブID`」で、例として3桁IDが888、マイナーチェンジA、サブID3の場合「`ec_code888A_rc3`」となります。マイナーチェンジ表記は一部データのみ付いています。
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