Lumina-Image-2.0 — הדגמה

מה זה

אתם כותבים תיאור טקסטואלי, מוסיפים הנחיות שליליות אם צריך, ובוחרים רזולוציה ומספר צעדי דגימה. בתמורה מקבלים קובץ תמונה ואת כל נתוני הריצה במבנה מסודר. הממשק כולל גם דוגמאות מובנות שמראות איך להגדיר את הפרמטרים נכון.

מאחורי הקלעים הקוד משלב כמה רכיבים שונים. הוא משתמש בטוקנייזר של gemma-2-2b של גוגל להבנת הטקסט, ב־VAE של FLUX.1-dev לעיבוד התמונה, ובמודל Lumina-Image-2.0 יחד עם רכיבי PixArt-Sigma כדי לבצע את תהליך היצירה עצמו. יש כאן גם שליטה מתקדמת על שיטות פתרון, גודל צעדים ושיטות מתיחה לרזולוציה.

מתאים ל

• בדיקת איכות יצירת תמונות

  מזינים תיאור מפורט ובודקים איך המודל מתמודד עם סגנונות שונים ברזולוציות מגוונות.

• ניסוי פרמטרים טכניים

  משנים ערכי דילול, גודל צעדים ומקדמי דגימה כדי לראות את ההשפעה הישירה על התוצאה.

• בחינת תאימות לחיבור מקומי

  בודקים את יציבות המודל והמבנה שלו לפני שמורידים את המשקלים למחשב האישי.

איפה זה נופל

הבעיה המרכזית כרגע היא טכנית לחלוטין. האפליקציה מדווחת על תקלה בריצה, כך שהיא לא שמישה בדפדפן עד שהיוצרים יתקנו את הקוד או את מפתחות הגישה. בנוסף, היא מיועדת רק ליצירת תמונות מהנחיות טקסט ולא תאפשר לכם להעלות תמונה קיימת כדי לערוך אותה או לשנות בה אזורים ספציפיים.

איך מריצים

בפועל ממלאים את שדות הטקסט, מכוונים את הסליידרים להגדרות כמו סיד ויחס דגימה, ולוחצים על כפתור השליחה. התהליך מציג מד התקדמות בזמן אמת. המערכת מוגדרת לרוץ על חומרת zero-a10g שמקצה מעבד גרפי לפי דרישה, אבל כרגע לא תצליחו להפיק ממנה כלום כי העמוד נמצא במצב של שגיאת ריצה מתמשכת ולא מגיב לפקודות.

pip install -U huggingface_hub
hf download Alpha-VLLM/Lumina-Image-2.0

הקבצים

22 קבצים במאגר, 29.5 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

• consolidated.00-of-01.pth10.4 GB
• transformer/diffusion_pytorch_model-00001-of-00002.safetensors10.0 GB
• text_encoder/model-00001-of-00003.safetensors5.0 GB
• text_encoder/model-00002-of-00003.safetensors5.0 GB
• transformer/diffusion_pytorch_model-00002-of-00002.safetensors482.0 MB
• text_encoder/model-00003-of-00003.safetensors481.4 MB
• vae/diffusion_pytorch_model.safetensors335.3 MB
• Demo.png22.6 MB
• tokenizer/tokenizer.json17.5 MB
• tokenizer/tokenizer.model4.2 MB
• tokenizer/tokenizer_config.json46.4 KB
• transformer/diffusion_pytorch_model.safetensors.index.json42.2 KB
• text_encoder/model.safetensors.index.json22.5 KB
• README.md2.4 KB
• model_args.pth2.0 KB
• .gitattributes1.6 KB
• text_encoder/config.json852 B
• vae/config.json825 B
• tokenizer/special_tokens_map.json636 B
• transformer/config.json513 B
• scheduler/scheduler_config.json419 B
• model_index.json411 B

הרישיון

הקוד מופץ תחת רישיון apache-2.0, שמאפשר שימוש חופשי כולל שינויים והפצה מסחרית. לגבי התמונות שנוצרות, כדאי לבדוק גם את תנאי השימוש של רכיבי הבסיס כמו FLUX.1-dev שנטענים בזמן הריצה.

• שימוש מסחרי
• שינוי הקוד
• הפצה מחדש
• שימוש בפטנטים

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗