Última actualización 08-11-2026
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mo-di-diffusion on Hugging Face
mo-di-diffusion es un punto de control de Stable Diffusion 1.5 afinado en Hugging Face que representa personajes y escenas con un estilo moderno de película animada. El creador nitrosocke lo entrenó con capturas de pantalla de un estudio de animación popular usando DreamBooth con pérdida de preservación previa y entrenamiento del codificador de texto durante más de 9,000 pasos. Añade el token modern disney style a tu prompt para activar la estética.
Los puntos de control generales de SD 1.5 buscan el fotorrealismo o estilos amplios de ilustración. mo-di-diffusion se enfoca estrictamente en ese aspecto brillante de animación de personajes, por lo que los prompts de muestra para héroes de juegos, animales y paisajes tienden a ser cinematográficos más que fotográficos. Los pesos se cargan mediante la estándar Diffusers StableDiffusionPipeline, por lo que puedes ejecutarlo localmente, en Colab o dentro de Hugging Face Spaces sin una API propietaria.
Artistas, aficionados y desarrolladores que experimentan con conceptos de personajes usan mo-di-diffusion cuando desean renders cercanos al estilo Disney sin encargar un entrenamiento personalizado del modelo. La tarjeta del modelo incluye código de ejemplo en Python, enlaces a demos en Gradio y notas sobre opciones de exportación ONNX, MPS y FLAX. Es gratuito para descargar bajo la licencia CreativeML OpenRAIL-M con uso comercial permitido sujeto a las restricciones de daño de la licencia.
Pesos de Stable Diffusion 1.5 ajustados finamente entrenados con DreamBooth en más de 9,000 pasos
El activador token estilo Disney moderno activa la estética del estudio de animación
Carga a través de Hugging Face Diffusers StableDiffusionPipeline con código Python de ejemplo
La licencia CreativeML OpenRAIL-M permite redistribución comercial con restricciones de uso
957 me gusta de la comunidad y aproximadamente 1,175 descargas por mes en la página del modelo
Compatible con Gradio Spaces, cuadernos Colab y exportaciones ONNX, MPS o FLAX
Los prompts de muestra documentan escala CFG 7, muestreador Euler a y tamaños de salida de 512px
Aspecto de animación moderna distinto con un solo token de prompt sin entrenamiento personalizado.
La integración estándar de Diffusers funciona en scripts locales, Colab y Hugging Face Spaces.
La licencia OpenRAIL-M permite proyectos comerciales si se siguen las restricciones.
La tarjeta del modelo incluye configuraciones de muestreador probadas y ejemplos de prompts negativos.
Requiere tu propia infraestructura GPU; Hugging Face no aloja un endpoint de inferencia predeterminado.
Los tamaños de muestra fijos de 512px en la documentación pueden necesitar escalado para trabajos de impresión.
El estilo está estrechamente ajustado a la estética de animación y puede parecer fuera de lugar en temas no relacionados.
¿Qué es mo-di-diffusion?
mo-di-diffusion es un modelo de texto a imagen de Hugging Face afinado a partir de Stable Diffusion 1.5 por nitrosocke. Produce imágenes con un estilo moderno de película animada cuando incluyes el token modern disney style en tu prompt.
¿Qué configuraciones de sampler funcionan para mo-di-diffusion?
Los prompts de ejemplo de mo-di-diffusion en la tarjeta del modelo usan 50 pasos, sampler Euler a, escala CFG 7 y tamaños de salida de 512px. Se documentan semillas de ejemplo y prompts negativos para renders de personajes y animales.
¿Qué token de prompt necesita mo-di-diffusion?
mo-di-diffusion espera la frase modern disney style en tu prompt para activar la estética entrenada. La tarjeta del modelo muestra ejemplos de prompts para personajes, animales y paisajes usando ese token.
¿mo-di-diffusion es gratis?
Sí. mo-di-diffusion es un modelo de acceso abierto en Hugging Face que puedes descargar y ejecutar localmente. No hay suscripción ni tarifa por imagen en la página del modelo.
¿Se puede usar mo-di-diffusion comercialmente?
mo-di-diffusion se lanza bajo la licencia CreativeML OpenRAIL-M, que permite el uso comercial y la redistribución de los pesos siempre que pases las mismas restricciones de uso a los usuarios posteriores.
¿Qué hardware requiere mo-di-diffusion?
El código de ejemplo de mo-di-diffusion está dirigido a GPUs CUDA mediante inferencia torch.float16. La tarjeta del modelo también menciona rutas de exportación ONNX, MPS y FLAX para otros entornos de ejecución.