README.md

---
tags:
- text-to-image
- lora
- diffusers
widget:
- text: Cat on bed
  output:
    url: images/example_84jyrrtjz.png
- text: nmega. realism cat
  output:
    url: images/example_bp9zou8ex.png
- text: nmega. realism cat
  output:
    url: images/example_6zly2tetn.png
- text: nmega. realism car
  output:
    url: images/example_2v40ooiw6.png
- text: nmega. realism modern car
  output:
    url: images/example_62hlw45iu.png
- text: nmega. Anime modern car
  output:
    url: images/example_086qn3tr3.png
- text: nmega. Anime modern car
  output:
    url: images/example_9qicexki9.png
- text: Red car
  output:
    url: images/example_q0pn7znpw.png
- text: Wooman
  output:
    url: images/example_yarib05dm.png
- text: Wooman
  output:
    url: images/example_3767ak1nw.png
- text: nmega. Anime modern red car
  output:
    url: images/example_hnmtr92jj.png
- text: Cat on bed
  output:
    url: images/example_1jb7gi22h.png
- text: Anime, imagine, girl
  output:
    url: images/example_vmuydmcbb.png
- text: Anime, imagine, man. Orange accent
  output:
    url: images/example_4yxy7nvru.png
- text: Anime, imagine, hamburgers. Orange accent
  output:
    url: images/example_ie8son3vf.png
- text: Anime, hamburger eating picture. Orange accent
  output:
    url: images/example_6ua8t370t.png
- text: an anime hamburger photo. Blue accent
  output:
    url: images/example_ewmvfmjm9.png
base_model: black-forest-labs/FLUX.1-schnell
instance_prompt: nmega
license: apache-2.0

---
# Neurix-Mega

<Gallery />

## Описание

**Neurix-Mega** - это мощная модель, созданная для генерации изображений с использованием обширного набора стилей. Она объединяет в себе разнообразие художественных подходов и техник, обеспечивая пользователю широкие возможности для творчества. Модель построена на базе Flux Schnell, что гарантирует ее высокую скорость работы и качество получаемых результатов.


## Download model

Weights for this model are available in PyTorch,Safetensors format.

[Download](/NeurixYUFI/Neurix-Mega/tree/main) them in the Files & versions tab.


## Ключевые особенности

*   **Множество стилей:** Neurix-Mega обучена на большом объеме данных, охватывающем разнообразные художественные стили, что позволяет генерировать изображения в различных направлениях.
*   **Большой объем данных:** Модель обучена на обширном наборе данных, что способствует ее высокой точности и способности генерировать разнообразные и качественные изображения.
*   **Архитектура Flux Schnell:** Использование архитектуры Flux Schnell обеспечивает высокую скорость генерации изображений без потери качества.
*   **Быстрая и качественная:** Neurix-Mega сочетает в себе скорость и качество, делая ее идеальным инструментом для креативных задач.

## Использование

### 1. Установка необходимых библиотек:

```bash
pip install diffusers transformers accelerate
```

### 2. Загрузка и использование модели:

```python
from diffusers import DiffusionPipeline

pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("NeurixYUFI/Neurix-Mega")
pipeline.to("cuda") # если доступен GPU

prompt = "A vibrant landscape painting in the style of Van Gogh"
image = pipeline(prompt).images[0]
image.save("generated_image.png")
```

### 3. Параметры генерации

Вы можете настраивать параметры генерации, такие как:

*   `num_inference_steps` - количество шагов инференса (влияет на качество и время генерации).
*   `guidance_scale` - параметр, влияющий на соответствие с промптом.
*   `seed` - для воспроизводимости результатов.

```python
image = pipeline(prompt, num_inference_steps=50, guidance_scale=7.5, seed=42).images[0]
```
## Примеры использования

*   Генерация уникальных концепт-артов.
*   Создание иллюстраций в различных стилях.
*   Эксперименты с художественными направлениями.
*   Генерация аватаров и профильных изображений.

## Обучение

Модель была обучена на основе архитектуры Flux Schnell с использованием большого набора данных изображений различных стилей. 

## Лицензия

Apache 2.0