Última atualização 08-11-2026
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mo-di-diffusion on Hugging Face
mo-di-diffusion é um checkpoint do Stable Diffusion 1.5 ajustado no Hugging Face que gera personagens e cenas com um visual de filme de animação moderno. O criador nitrosocke treinou-o com capturas de tela de um estúdio de animação popular usando DreamBooth com perda de preservação prévia e treinamento do codificador de texto por mais de 9.000 etapas. Adicione o token modern disney style ao seu prompt para ativar a estética.
Os checkpoints gerais do SD 1.5 visam o fotorrealismo ou estilos amplos de ilustração. mo-di-diffusion foca fortemente naquele visual brilhante de animação de personagens, razão pela qual os prompts de exemplo para heróis de jogos, animais e paisagens são todos cinematográficos em vez de fotográficos. Os pesos carregam através do pipeline padrão Diffusers StableDiffusionPipeline, então você pode executá-lo localmente, no Colab ou dentro do Hugging Face Spaces sem uma API proprietária.
Artistas, entusiastas e desenvolvedores que experimentam conceitos de personagens usam mo-di-diffusion quando querem renderizações próximas ao estilo Disney sem encomendar treinamento personalizado do modelo. A ficha do modelo inclui código de exemplo em Python, links para demos Gradio e notas sobre opções de exportação ONNX, MPS e FLAX. É gratuito para download sob a licença CreativeML OpenRAIL-M com uso comercial permitido sujeito às restrições de danos da licença.
Pesos do Stable Diffusion 1.5 ajustados finamente treinados com DreamBooth em mais de 9.000 passos
Ativador de token no estilo Disney moderno ativa a estética do estúdio de animação
Carrega através do Hugging Face Diffusers StableDiffusionPipeline com código Python de exemplo
Licença CreativeML OpenRAIL-M permite redistribuição comercial com restrições de uso
957 curtidas na comunidade e cerca de 1.175 downloads por mês na página do modelo
Compatível com Gradio Spaces, notebooks Colab e exportações ONNX, MPS ou FLAX
Exemplo de prompts documenta escala CFG 7, amostrador Euler a e tamanhos de saída de 512px
Visual distinto de animação moderna a partir de um único token de prompt sem treinamento personalizado.
Integração padrão Diffusers funciona em scripts locais, Colab e Hugging Face Spaces.
Licença OpenRAIL-M permite projetos comerciais quando as restrições são seguidas.
Cartão do modelo inclui configurações de amostrador testadas e exemplos de prompt negativo.
Necessita de sua própria infraestrutura de GPU; Hugging Face não hospeda um endpoint de inferência padrão.
Tamanhos de amostra fixos de 512px na documentação podem precisar de aumento para trabalhos de impressão.
Estilo é estreitamente ajustado à estética de animação e pode parecer estranho em assuntos não relacionados.
O que é mo-di-diffusion?
mo-di-diffusion é um modelo de texto para imagem do Hugging Face ajustado a partir do Stable Diffusion 1.5 por nitrosocke. Ele produz imagens em um estilo moderno de filme animado quando você inclui o token modern disney style no seu prompt.
Quais configurações de sampler funcionam para mo-di-diffusion?
Os prompts de exemplo do mo-di-diffusion na página do modelo usam 50 passos, sampler Euler a, escala CFG 7 e tamanhos de saída de 512px. Sementes de exemplo e prompts negativos são documentados para renderizações de personagens e animais.
Qual token de prompt o mo-di-diffusion precisa?
mo-di-diffusion espera a frase modern disney style no seu prompt para ativar a estética treinada. A página do modelo mostra prompts de exemplo para personagens, animais e paisagens usando esse token.
O mo-di-diffusion é gratuito?
Sim. mo-di-diffusion é um modelo de acesso aberto do Hugging Face que você pode baixar e executar localmente. Não há taxa de assinatura ou por imagem na página do modelo.
Posso usar o mo-di-diffusion comercialmente?
mo-di-diffusion é lançado sob a licença CreativeML OpenRAIL-M, que permite uso comercial e redistribuição dos pesos desde que você repasse as mesmas restrições de uso para os usuários finais.
Qual hardware o mo-di-diffusion requer?
O código de exemplo do mo-di-diffusion é direcionado para GPUs CUDA via inferência torch.float16. A página do modelo também menciona caminhos de exportação ONNX, MPS e FLAX para outros ambientes de execução.