Views
No views yet
1from diffusers import DiffusionPipeline
2device="cuda"
3pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
4 "CompVis/stable-diffusion-v1-4",
5
6 custom_pipeline="ahmedfaiyaz/Mukh-Oboyob"
7)
8pipeline.unet.load_attn_procs("gr33nr1ng3r/Mukh-Oboyob")
9pipeline.to(device)
10prompt = "মেয়েটির কালো চুল ছিল। মেয়েটির মুখে ভারী মেকাপ ছিল। মেয়েটির উঁচু গালের হাড় ছিল। মেয়েটির মুখ কিছুটা খোলা ছিল। মেয়েটির চেহারা ডিম্বাকৃতির। মেয়েটির চোখা নাক ছিল। মেয়েটির ঢেউ খেলানো চুল ছিল। মেয়েটির কানে দুল পরা ছিল। মেয়েটির লিপস্টিক পরা ছিল। "
11image = pipeline(prompt, num_inference_steps=200, guidance_scale=7.5,height=128,width=128).images[0]
12image@article{Saha2023,
title = {Mukh-Oboyob: Stable Diffusion and BanglaBERT enhanced Bangla Text-to-Face Synthesis},
journal = {International Journal of Advanced Computer Science and Applications},
doi = {10.14569/IJACSA.2023.01411142},
url = {http://dx.doi.org/10.14569/IJACSA.2023.01411142},
year = {2023},
publisher = {The Science and Information Organization},
volume = {14},
number = {11},
author = {Aloke Kumar Saha and Noor Mairukh Khan Arnob and Nakiba Nuren Rahman and Maria Haque and Shah Murtaza Rashid Al Masud and Rashik Rahman}
}