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Instructions to use lylz/model_customized with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use lylz/model_customized with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("lylz/model_customized", 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 Settings
- Draw Things
- DiffusionBee
🎨 Stable Diffusion v1-5 for Poem-to-Painting
这是基于Stable Diffusion v1-5的模型,专门用于古诗生成水墨画的项目。
模型信息
- 基础模型: runwayml/stable-diffusion-v1-5
- 用途: 古诗转水墨画
- 语言: 中文古诗
- 风格: 水墨画风格
使用方法
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch
# 加载模型
pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
"lylz/model_customized",
torch_dtype=torch.float16
)
pipeline.to("cuda")
# 生成图像
prompt = "月上柳梢头,人约黄昏后。"
image = pipeline(prompt).images[0]
image.save("poem_painting.png")
项目背景
这个模型是"古诗转水墨画"课程设计项目的一部分,旨在:
- 将中国古典诗词转换为传统水墨画风格的图像
- 结合AI技术与传统文化艺术
- 探索大模型在文化传承中的应用
训练数据
使用了包含6000+古诗与对应水墨画图像的数据集进行训练。
注意事项
- 推荐使用GPU进行推理
- 支持中文古诗文本输入
- 生成的图像具有水墨画风格特征
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Model tree for lylz/model_customized
Base model
runwayml/stable-diffusion-v1-5