meliponalab/inmersive_test 🖼️🔢❓📝✓ → 🖼️

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About

Model Trainning to recreate inmersive visualizations

Example Output

Prompt:

Crea una imagen imviz de un gran cubo en el centro de un amplio lobby de un evento sobre la mariposa monarca. En una de sus caras, muestra mariposas monarca volando en un ambiente boscoso, con árboles y un fondo natural que resalte su belleza. En otra cara del cubo, presenta una cédula museográfica con un diseño limpio en letra Helvética, donde el título “Mariposa Monarca” está en un tamaño destacado. Debajo, detalla el texto que explica la instalación, con un fondo blanco y texto negro para garantizar legibilidad.

Alrededor del cubo, incluye varias personas de diferentes edades observando la instalación con interés, algunas tomando fotos y otras leyendo la cédula. Aprovecha el espacio del cuarto grande para agregar otros cubos similares, creando un laberinto donde los visitantes pueden trasladarse, disfrutando de una experiencia inmersiva sobre la mariposa monarca.

Asegúrate de incluir una iluminación suave que complemente la atmósfera del evento y resalte los colores vibrantes de las mariposas y el entorno.

Output

Performance Metrics

17.84s Prediction Time

40.98s Total Time

All Input Parameters

{
  "model": "dev",
  "prompt": "Crea una imagen imviz de un gran cubo en el centro de un amplio lobby de un evento sobre la mariposa monarca. En una de sus caras, muestra mariposas monarca volando en un ambiente boscoso, con árboles y un fondo natural que resalte su belleza. En otra cara del cubo, presenta una cédula museográfica con un diseño limpio en letra Helvética, donde el título “Mariposa Monarca” está en un tamaño destacado. Debajo, detalla el texto que explica la instalación, con un fondo blanco y texto negro para garantizar legibilidad.\n\nAlrededor del cubo, incluye varias personas de diferentes edades observando la instalación con interés, algunas tomando fotos y otras leyendo la cédula. Aprovecha el espacio del cuarto grande para agregar otros cubos similares, creando un laberinto donde los visitantes pueden trasladarse, disfrutando de una experiencia inmersiva sobre la mariposa monarca.\n\nAsegúrate de incluir una iluminación suave que complemente la atmósfera del evento y resalte los colores vibrantes de las mariposas y el entorno.",
  "lora_scale": 1,
  "num_outputs": 1,
  "aspect_ratio": "1:1",
  "output_format": "webp",
  "guidance_scale": 3.5,
  "output_quality": 90,
  "prompt_strength": 0.8,
  "extra_lora_scale": 1,
  "num_inference_steps": 28
}

Input Parameters

mask Type: string: Image mask for image inpainting mode. If provided, aspect_ratio, width, and height inputs are ignored.
seed Type: integer: Random seed. Set for reproducible generation
image Type: string: Input image for image to image or inpainting mode. If provided, aspect_ratio, width, and height inputs are ignored.
model Default: dev: Which model to run inference with. The dev model performs best with around 28 inference steps but the schnell model only needs 4 steps.
width Type: integerRange: 256 - 1440: Width of generated image. Only works if `aspect_ratio` is set to custom. Will be rounded to nearest multiple of 16. Incompatible with fast generation
height Type: integerRange: 256 - 1440: Height of generated image. Only works if `aspect_ratio` is set to custom. Will be rounded to nearest multiple of 16. Incompatible with fast generation
prompt (required) Type: string: Prompt for generated image. If you include the `trigger_word` used in the training process you are more likely to activate the trained object, style, or concept in the resulting image.
go_fast Type: booleanDefault: false: Run faster predictions with model optimized for speed (currently fp8 quantized); disable to run in original bf16
extra_lora Type: string: Load LoRA weights. Supports Replicate models in the format <owner>/<username> or <owner>/<username>/<version>, HuggingFace URLs in the format huggingface.co/<owner>/<model-name>, CivitAI URLs in the format civitai.com/models/<id>[/<model-name>], or arbitrary .safetensors URLs from the Internet. For example, 'fofr/flux-pixar-cars'
lora_scale Type: numberDefault: 1Range: -1 - 3: Determines how strongly the main LoRA should be applied. Sane results between 0 and 1 for base inference. For go_fast we apply a 1.5x multiplier to this value; we've generally seen good performance when scaling the base value by that amount. You may still need to experiment to find the best value for your particular lora.
megapixels Default: 1: Approximate number of megapixels for generated image
num_outputs Type: integerDefault: 1Range: 1 - 4: Number of outputs to generate
aspect_ratio Default: 1:1: Aspect ratio for the generated image. If custom is selected, uses height and width below & will run in bf16 mode
output_format Default: webp: Format of the output images
guidance_scale Type: numberDefault: 3Range: 0 - 10: Guidance scale for the diffusion process. Lower values can give more realistic images. Good values to try are 2, 2.5, 3 and 3.5
output_quality Type: integerDefault: 80Range: 0 - 100: Quality when saving the output images, from 0 to 100. 100 is best quality, 0 is lowest quality. Not relevant for .png outputs
prompt_strength Type: numberDefault: 0.8Range: 0 - 1: Prompt strength when using img2img. 1.0 corresponds to full destruction of information in image
extra_lora_scale Type: numberDefault: 1Range: -1 - 3: Determines how strongly the extra LoRA should be applied. Sane results between 0 and 1 for base inference. For go_fast we apply a 1.5x multiplier to this value; we've generally seen good performance when scaling the base value by that amount. You may still need to experiment to find the best value for your particular lora.
replicate_weights Type: string: Load LoRA weights. Supports Replicate models in the format <owner>/<username> or <owner>/<username>/<version>, HuggingFace URLs in the format huggingface.co/<owner>/<model-name>, CivitAI URLs in the format civitai.com/models/<id>[/<model-name>], or arbitrary .safetensors URLs from the Internet. For example, 'fofr/flux-pixar-cars'
num_inference_steps Type: integerDefault: 28Range: 1 - 50: Number of denoising steps. More steps can give more detailed images, but take longer.
disable_safety_checker Type: booleanDefault: false: Disable safety checker for generated images.

Output Schema

Output

Type: array • Items Type: string • Items Format: uri

Example Execution Logs

Using seed: 30737
Prompt: Crea una imagen imviz de un gran cubo en el centro de un amplio lobby de un evento sobre la mariposa monarca. En una de sus caras, muestra mariposas monarca volando en un ambiente boscoso, con árboles y un fondo natural que resalte su belleza. En otra cara del cubo, presenta una cédula museográfica con un diseño limpio en letra Helvética, donde el título “Mariposa Monarca” está en un tamaño destacado. Debajo, detalla el texto que explica la instalación, con un fondo blanco y texto negro para garantizar legibilidad.
Alrededor del cubo, incluye varias personas de diferentes edades observando la instalación con interés, algunas tomando fotos y otras leyendo la cédula. Aprovecha el espacio del cuarto grande para agregar otros cubos similares, creando un laberinto donde los visitantes pueden trasladarse, disfrutando de una experiencia inmersiva sobre la mariposa monarca.
Asegúrate de incluir una iluminación suave que complemente la atmósfera del evento y resalte los colores vibrantes de las mariposas y el entorno.
[!] txt2img mode
Using dev model
free=7105939992576
Downloading weights
2024-09-24T17:09:49Z | INFO  | [ Initiating ] chunk_size=150M dest=/tmp/tmpatd2nkd6/weights url=https://replicate.delivery/yhqm/FAOEfjn0B1QRf0QfAnKfVRm9gymsDeoBf8qNOX5sHPjIZcC4E/trained_model.tar
2024-09-24T17:09:51Z | INFO  | [ Complete ] dest=/tmp/tmpatd2nkd6/weights size="172 MB" total_elapsed=1.837s url=https://replicate.delivery/yhqm/FAOEfjn0B1QRf0QfAnKfVRm9gymsDeoBf8qNOX5sHPjIZcC4E/trained_model.tar
Downloaded weights in 1.87s
Loaded LoRAs in 9.31s
  0%|          | 0/28 [00:00<?, ?it/s]
  4%|▎         | 1/28 [00:00<00:07,  3.52it/s]
  7%|▋         | 2/28 [00:00<00:06,  3.98it/s]
 11%|█         | 3/28 [00:00<00:06,  3.76it/s]
 14%|█▍        | 4/28 [00:01<00:06,  3.66it/s]
 18%|█▊        | 5/28 [00:01<00:06,  3.61it/s]
 21%|██▏       | 6/28 [00:01<00:06,  3.58it/s]
 25%|██▌       | 7/28 [00:01<00:05,  3.55it/s]
 29%|██▊       | 8/28 [00:02<00:05,  3.54it/s]
 32%|███▏      | 9/28 [00:02<00:05,  3.53it/s]
 36%|███▌      | 10/28 [00:02<00:05,  3.52it/s]
 39%|███▉      | 11/28 [00:03<00:04,  3.52it/s]
 43%|████▎     | 12/28 [00:03<00:04,  3.51it/s]
 46%|████▋     | 13/28 [00:03<00:04,  3.51it/s]
 50%|█████     | 14/28 [00:03<00:03,  3.51it/s]
 54%|█████▎    | 15/28 [00:04<00:03,  3.51it/s]
 57%|█████▋    | 16/28 [00:04<00:03,  3.51it/s]
 61%|██████    | 17/28 [00:04<00:03,  3.51it/s]
 64%|██████▍   | 18/28 [00:05<00:02,  3.51it/s]
 68%|██████▊   | 19/28 [00:05<00:02,  3.51it/s]
 71%|███████▏  | 20/28 [00:05<00:02,  3.51it/s]
 75%|███████▌  | 21/28 [00:05<00:01,  3.51it/s]
 79%|███████▊  | 22/28 [00:06<00:01,  3.50it/s]
 82%|████████▏ | 23/28 [00:06<00:01,  3.50it/s]
 86%|████████▌ | 24/28 [00:06<00:01,  3.50it/s]
 89%|████████▉ | 25/28 [00:07<00:00,  3.50it/s]
 93%|█████████▎| 26/28 [00:07<00:00,  3.50it/s]
 96%|█████████▋| 27/28 [00:07<00:00,  3.50it/s]
100%|██████████| 28/28 [00:07<00:00,  3.50it/s]
100%|██████████| 28/28 [00:07<00:00,  3.53it/s]

Version Details

Version ID: 65f4a6742d6f0fb7deb3137dcd95b0cb362e2c018e8f55e348e1ab6695770b02
Version Created: September 24, 2024

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