---
tags:
  - text-to-image
  - stable-diffusion
  - lora
  - diffusers
  - template:sd-lora
widget:
- text: '-'
  output:
    url: images/0.jpg
base_model: CompVis/stable-diffusion-v1-4
inference:
  parameters:
    num_inference_steps: 200
    guidance_scale: 7.5
    height: 128
    width: 128
---
# Mukh-Oboyob
## Usage
```py
from diffusers import DiffusionPipeline
from transformers import AutoTokenizer,AutoModel
from diffusers.models import AutoencoderKL

vae = AutoencoderKL.from_pretrained("stabilityai/sd-vae-ft-ema")

pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
                    "CompVis/stable-diffusion-v1-4",
                    tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained('csebuetnlp/banglabert'),
                    text_encoder = AutoModel.from_pretrained("csebuetnlp/banglabert"),
                    vae=vae
)
pipe.unet.load_attn_procs("gr33nr1ng3r/Mukh-Oboyob")
pipe = pipe.to(device)
prompt = "মেয়েটির কালো চুল ছিল। মেয়েটির মুখে ভারী মেকাপ ছিল। মেয়েটির উঁচু গালের হাড় ছিল। মেয়েটির মুখ কিছুটা খোলা ছিল। মেয়েটির চেহারা ডিম্বাকৃতির। মেয়েটির চোখা নাক ছিল। মেয়েটির ঢেউ খেলানো চুল ছিল। মেয়েটির কানে দুল পরা ছিল। মেয়েটির লিপস্টিক পরা ছিল। "
image = pipeline(prompt, num_inference_steps=200, guidance_scale=7.5,height=128,width=128).images[0]
image
```
<Gallery />



## Download model

Weights for this model are available in PyTorch format.

[Download](/gr33nr1ng3r/Mukh-Oboyob/tree/main) them in the Files & versions tab.