Este repositorio contiene un modelo de Stable Diffusion que ha sido fine-tuneado para la generación de imágenes a partir de descripciones textuales, utilizando un dataset de ilustraciones de libros antiguos.
Puedes cargar el modelo fine-tuneado en tu pipeline de Stable Diffusion de la siguiente manera:
1from diffusers import StableDiffusionPipeline, UNet2DConditionModel
2import torch
3
4# Ruta al modelo fine-tuneado
5finetuned_model_path = "ruta/al/directorio/finetuned-model"
6
7# Cargar la UNet fine-tuneada
8unet = UNet2DConditionModel.from_pretrained(finetuned_model_path)
9
10# Cargar el pipeline con la UNet fine-tuneada
11pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
12 "CompVis/stable-diffusion-v1-4",
13 unet=unet,
14).to("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
15
16# Generar una imagen
17prompt = "an image of a crazy sheep"
18image = pipe(prompt).images[0]
19image.show()
El modelo es capaz de generar imágenes con el estilo aprendido del dataset, adaptando la salida a los prompts proporcionados.
