/ Модель

Характеристики

Размер весов
651 МБ
Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
FLUX.2-klein-4B
Библиотека
diffusers
Опубликована
15 мар 2023

pixel-art-lora

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Limbicnation/pixel-art-lora — LoRA-адаптер, разработанный Limbicnation для модели black-forest-labs/FLUX.2-klein-4B.

6 243скачиваний за 30 дней62лайкавеса обновлены28 мая 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображения» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели сгенерируют результат по каждой задаче. Опубликованный тест появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Он предназначен для генерации пиксельных спрайтов персонажей и других игровых ассетов по текстовому описанию, включая рыцарей, монстров, роботов и персонажей в различных стилях. Модель ориентирована на использование в Godot, Unity и других игровых движках, а также поддерживает прозрачный фон.

Адаптер работает с текстовыми запросами на английском языке и рекомендуется к применению с фразами pixel art sprite, game asset и transparent background; доступны стилевые модификаторы 16-bit pixel art, 32-bit pixel art и chibi. Заявленный формат результата — RGBA 512×512, генерация выполняется примерно за 4 шага при guidance scale 1.0 и сэмплере Euler. Базовая модель использует архитектуру FLUX.2-klein-4B с текстовым энкодером Qwen3, VAE AutoencoderKLFlux2 и специализированным пайплайном Flux2KleinPipeline. Обучение проводилось с LoRA rank 64, alpha 128, rsLoRA и датасетом из 500 изображений; README также указывает исходный датасет на 1 010 изображений.

Сильные стороны модели — быстрая генерация, специализация на игровых пиксельных ассетах, поддержка прозрачного фона и использование заявленных CC0-данных. Ограничения включают зависимость от базовой модели FLUX.2-klein-4B, необходимость Diffusers версии не ниже 0.37.0.dev0 и рекомендованный диапазон силы LoRA 0.85–1.4 в ComfyUI. Лицензия адаптера — Apache-2.0; README заявляет, что обучающие изображения находятся в общественном достоянии и подходят для коммерческого использования.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Pixel Art Sprite LoRA for FLUX.2-klein-4B

A LoRA adapter trained on FLUX.2-klein-4B for generating pixel art character sprites. Optimized for game-ready assets with transparent backgrounds.

Highlights

  • 4-step inference — FLUX.2-klein is distilled, so generation is fast
  • 512x512 RGBA output with transparent backgrounds
  • CC0 training data — 100% public domain, no copyright concerns
  • Game-ready — designed for Godot, Unity, and other engines

Quick Start

Trigger Words

Always include in your prompt:

pixel art sprite, [your character description], game asset, transparent background

Style modifiers: 16-bit pixel art, 32-bit pixel art, chibi

Inference Parameters

ParameterValue
Steps4
CFG Scale1.0
Resolution512x512
SamplerEuler

Python (Diffusers)

Requires diffusers >= 0.37.0.dev0 (install from git main)

import torch
from diffusers import Flux2KleinPipeline

# Load base model + LoRA
pipe = Flux2KleinPipeline.from_pretrained(
    "black-forest-labs/FLUX.2-klein-4B",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    low_cpu_mem_usage=False,
)
pipe.load_lora_weights("Limbicnation/pixel-art-lora")
pipe.to("cuda")

image = pipe(
    "pixel art sprite, a brave knight in shining armor, game asset, transparent background",
    num_inference_steps=4,
    guidance_scale=1.0,
    height=512,
    width=512,
).images[0]

image.save("knight.png")

ComfyUI

  1. Download the LoRA weights:
    huggingface-cli download Limbicnation/pixel-art-lora \
        pytorch_lora_weights.safetensors \
        --local-dir ./models/loras/
    
  2. Load FLUX.2-klein-4B as the base checkpoint
  3. Add a Load LoRA node, point to pytorch_lora_weights.safetensors
  4. Set LoRA strength: 0.85 - 1.4 (tested range)
  5. Use trigger words in your positive prompt

A sample workflow is included: comfyui_workflow.json

Sample Gallery

PreviewPrompt
Knightpixel art sprite, a brave knight in shining armor holding a sword
Archerpixel art sprite, an elven archer with bow and quiver
Orcpixel art sprite, a fierce orc warrior with battle axe
Dragonpixel art sprite, a fire-breathing dragon with red scales
Slimepixel art sprite, a cute slime monster, blue and bouncy
Skeletonpixel art sprite, a skeletal warrior with rusty sword
Unicornpixel art sprite, a majestic unicorn with rainbow mane
Vampirepixel art sprite, a dark vampire lord with cape and fangs
Marinepixel art sprite, a space marine in power armor
Cyberpunkpixel art sprite, a cyberpunk hacker with neon implants
Robotpixel art sprite, a cute robot companion with glowing eyes
Ninjapixel art sprite, a ninja assassin in black outfit with katana

14/15 samples generated successfully (1 failed due to content filter)

Training Details

ParameterValue
Base modelblack-forest-labs/FLUX.2-klein-4B
LoRA rank64
LoRA alpha128
rsLoRAYes
Dtypebfloat16
Steps1000
Batch size1
Gradient accumulation4
Learning rate1e-4
LR schedulerCosine with restarts
OptimizerAdamW 8-bit
Resolution512x512
Dataset500 images (CC0 curated + synthetic)

Final loss: ~1.8 - 2.0 (stable convergence)

Full training config: config.yaml

Dataset & Provenance

  • Training dataset: Limbicnation/pixel-art-character (1,010 images)
  • License: All training images are CC0 (public domain) — no copyright restrictions
  • Provenance: Full manifest with source attribution available in the dataset repo
  • Legal analysis: Synthetic training data compliant for commercial use

This model was trained with full data provenance tracking. All source images are CC0 public domain, making the outputs safe for commercial game development, Steam releases, and B2B studio use.

Architecture Notes

FLUX.2-klein-4B uses a different architecture from FLUX.1:

  • Text encoder: Qwen3 (not CLIP+T5)
  • Pipeline class: Flux2KleinPipeline (not FluxPipeline)
  • VAE: AutoencoderKLFlux2
  • Distilled: 4-step inference with guidance scale 1.0

You must use diffusers >= 0.37.0.dev0 (install from git main branch). The released 0.36.x does not include Flux2KleinPipeline.

License

This LoRA adapter is released under Apache 2.0.

The base model (FLUX.2-klein-4B) is also Apache 2.0 licensed.

Citation

@misc{pixel-art-lora-2026,
  title={Pixel Art Sprite LoRA for FLUX.2-klein-4B},
  author={Limbicnation},
  year={2026},
  url={https://huggingface.co/Limbicnation/pixel-art-lora}
}

Links

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · diffusers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
0ac8e5c

0 моделей