Redshift Diffusion
本模型自 Stable Diffusion 在高分辨率3D艺术图像数据集上微调而来。在 prompt 中加入 redshift style 可以在生成图像中实现该效果。
模型名字来源：我使用Cinema4D作为我的首选建模软件已经有很长一段时间了，并且一直喜欢它所带来的resshift渲染。这就是为什么我看到基础SD模型在使用redshift token生成的糟糕结果时非常难过。这是我为解决这个问题所做的尝试，也显示了我对这个渲染引擎的热情。
一些生成效果图：
Tony Stark 的prompt与设置：
(redshift style) robert downey jr as ironman Negative prompt: glasses helmet
Steps: 40, Sampler: DPM2 Karras, CFG scale: 7, Seed: 908018284, Size: 512x704
Ford Mustang 的prompt与设置：
redshift style Ford Mustang
Steps: 20, Sampler: DPM2 Karras, CFG scale: 7, Seed: 579593863, Size: 704x512
该模型使用diffusers自带的dreambooth样例代码（作者ShivamShrirao）训练11000个step而来。训练过程中使用了prior-preservation loss 和 train-text-encoder 选项。
使用方法：
from modelscope.utils.constant import Tasks
from modelscope.pipelines import pipeline
import cv2
pipe = pipeline(task=Tasks.text_to_image_synthesis,
model='dienstag/redshift-diffusion',
model_revision='v1.0')
prompt = 'redshift style magical princess with golden hair'
output = pipe({'text': prompt})
cv2.imwrite('result.png', output['output_imgs'][0])
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