svjack/KAEDEHARA_KAZUHA_CogView4_Lora

Installation

pip install opencv-python-headless
pip install "cogkit@git+https://github.com/THUDM/cogkit.git"
pip install -U peft 
cogkit --help

Demo

import torch
from PIL import Image

from cogkit import (
    load_pipeline,
    load_lora_checkpoint,
    unload_lora_checkpoint,
    generate_image,
)

model_id_or_path = "THUDM/CogView4-6B"  # t2i generation task, for example.
pipeline = load_pipeline(
    model_id_or_path,
    transformer_path=None,
    dtype=torch.bfloat16,
)

lora_model_id_or_path = "KAEDEHARA-KAZUHA-1250-merged"
load_lora_checkpoint(pipeline, lora_model_id_or_path)

prompt = '''
这是一张现代电影风格的图片，描绘了一位年轻的男性角色。他有着白色的长发，用红色发带随意束起，在风中狂舞。猩红的瞳孔中黑色纹路流转，在月光下泛着危险的光芒。  
他站在废弃工厂的顶楼，破碎的玻璃窗在狂风中震颤。
'''
batched_image = generate_image(
    prompt=prompt,
    pipeline=pipeline,
    width=1920,
    height=1088,
    output_type="pil",
)
batched_image[0].save("output.png")

prompt = '''
这是一张动漫风格的图片，描绘了一位年轻的男性角色。他有着白色的头发，头发上用红色的发带扎起，显得非常可爱。他的瞳孔是红色的，带有黑色的瞳孔纹样，给人一种神秘的感觉。
他独自漫步在枫叶林中，脚下是铺满落叶的小径，每一步都踩出沙沙的轻响。  
白色的发丝在微风中轻轻飘动，红色的发带像一抹跳动的火焰，与周围金红交织的枫叶相映成趣。他的红色瞳孔微微闪烁，黑色的纹样在光线下若隐若现，仿佛藏着某种不为人知的秘密。  
秋日的阳光透过枝叶的缝隙洒落，斑驳的光影在他身上流转，为他镀上一层温柔的暖色。偶尔有枫叶打着旋儿落下，擦过他的肩头，又悄然坠地。他伸手接住一片飘落的红叶，指尖轻抚过叶脉，嘴角勾起一丝若有若无的笑意。  
远处的山峦被秋色染透，层林尽染，而他只是静静地走着，仿佛与这片燃烧的枫林融为一体——既像过客，又像归人。
'''
batched_image = generate_image(
    prompt=prompt,
    pipeline=pipeline,
    width=1920,
    height=1088,
    output_type="pil",
)
batched_image[0].save("output.png")

prompt = '''
这是一张动漫风格的图片，描绘了一位年轻的男性角色。他有着白色的头发，头发上用红色的发带扎起，显得非常可爱。他的瞳孔是红色的，带有黑色的瞳孔纹样，给人一种神秘的感觉。
他站在一片辽阔的高原之上，脚下是无边无际的绿野，风拂过时掀起层层草浪，如同流动的翡翠海洋。远处，雪山巍峨耸立，峰顶终年不化的积雪在阳光下泛着冷冽的银光，与湛蓝的天空形成鲜明的对比。  
他的白色长发被高原的风轻轻扬起，红色发带像是一抹燃烧的火焰，在纯净的自然画卷中格外夺目。红色的瞳孔倒映着天地间的壮丽，黑色的纹样在光线流转间显得深邃而神秘，仿佛能看透这片土地千年的故事。  
一条蜿蜒的河流从草原间穿过，河水清澈见底，在阳光下闪烁着细碎的银光，如同大地的血脉。几只野生的羚羊在远处悠闲地低头吃草，偶尔警觉地抬头，又很快沉浸在这片宁静之中。  
夕阳西下时，天边的云霞被染成金红与紫罗兰的渐变，整片高原仿佛被镀上了一层梦幻的色彩。他静静地站在风中，衣袂翻飞，与自然融为一体——既像是一位孤独的旅人，又像是这片土地永恒的守望者。
'''
batched_image = generate_image(
    prompt=prompt,
    pipeline=pipeline,
    width=1920,
    height=1088,
    output_type="pil",
)
batched_image[0].save("output.png")