flux.1-lite-8B-alpha

מה זה

מדובר במודל שנוצר מתוך חיתוך בלוקים לא חיוניים בגרסת המקור, בהשראת מחקר שמדד את תרומת השכבות השונות לשגיאה הכוללת. התוצאה היא משקל מופחת של שמונה נקודה שניים מיליארד פרמטרים ששומר על דיוק מלא, בלי להמיר את המשקולות לפורמטים מכווצים שפוגעים בפרטים.

לפי הנתונים של פריפיק, המודל רץ עשרים ושלושה אחוזים מהר יותר וצורך שבעה גיגה פחות זיכרון בהשוואה למודל המקורי שעליו הוא מתבסס. בפועל, החיסכון הזה מקרב את היכולת לייצר תמונות איכותיות לחומרה נגישה יותר, למרות שמדובר עדיין בהורדה כבדה מאוד של כמעט ארבעים גיגה.

מתאים ל

• עבודה בקומפי יו איי

  טעינה מהירה של קובץ המשקולות לסביבת עבודה מקומית שצורכת פחות משאבים ממודל המקור.

• ייצור תמונות שרת

  קיצור זמני יצירה בעשרים ושלושה אחוזים במערכות מחקר פנימיות שדורשות שמירה על דיוק גבוה.

• בדיקת חלופות קלות

  השוואת ביצועים מול המודל המלא כדי לבדוק האם חיתוך הבלוקים פוגע באיכות הדרושה לכם.

איפה זה נופל

זוהי גרסת אלפא ראשונית, והיוצרים מציינים בעצמם שהעבודה על התאמה מלאה לכרטיסים של עשרים וארבעה גיגה עדיין נמשכת. בנוסף, חיתוך הבלוקים עלול לפגוע במקרים מסוימים ביציבות של פרטים מורכבים. קיימת כבר גרסה חדשה יותר מאוחרת יותר באותו מאגר, כך שחבל להשקיע בבדיקות ארוכות על גרסת האלפא בלי להשוות אותה למה ששוחרר אחריה.

איך מריצים

טוענים את המשקולות ישירות דרך פייפליין פשוט של דיפיוזרס בפייתון, ומריצים על כרטיס אנבידיה עם תמיכה בדיוק המקורי. כדי לקבל תוצאות טובות, ההמלצה היא לקבוע מדד הנחיה של שלוש נקודה חמש ולהריץ בין עשרים ושניים לשלושים צעדים. אפשר גם לטעון קובץ משקולות יחיד לתוך וורקפלו של קומפי יו איי.

היעד של הצוות הוא להגיע לעבודה חלקה על כרטיסים צרכניים של עשרים וארבעה גיגה, אבל הגרסה הנוכחית עדיין תופסת כמעט ארבעים גיגה נפח דיסק ומאתגרת כרטיסים ביתיים חלשים. אם אתם צריכים רק תמונה מדי פעם ולא רוצים להחזיק שרת יקר באוויר, עדיף להשתמש בממשק של פריפיק או במרחב הבדיקה ברשת במקום להוריד הכל למחשב.

from diffusers import DiffusionPipeline

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("Freepik/flux.1-lite-8B-alpha")
img = pipe("a photo").images[0]

הקבצים

34 קבצים במאגר, 39.7 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

• flux.1-lite-8B-alpha.safetensors16.3 GB
• transformer/diffusion_pytorch_model-00001-of-00002.safetensors9.9 GB
• transformer/diffusion_pytorch_model-00002-of-00002.safetensors6.4 GB
• text_encoder_2/model-00001-of-00002.safetensors5.0 GB
• text_encoder_2/model-00002-of-00002.safetensors4.5 GB
• text_encoder/model.safetensors246.1 MB
• vae/diffusion_pytorch_model.safetensors167.7 MB
• sample_images/skip_blocks/skip_one_DIT_block.png25.3 MB
• sample_images/skip_blocks/skip_one_MMDIT_block.png11.6 MB
• sample_images/models_comparison.png5.9 MB
• tokenizer_2/tokenizer.json2.4 MB
• sample_images/flux1-lite-8B_sample.png1.8 MB
• sample_images/skip_blocks/generated_img.png1.2 MB
• tokenizer/vocab.json1.1 MB
• tokenizer_2/spiece.model791.7 KB
• tokenizer/merges.txt524.6 KB
• comfy/flux.1-lite_workflow.png317.6 KB
• transformer/diffusion_pytorch_model.safetensors.index.json84.8 KB
• sample_images/skip_blocks/mse_mmdit_img.png71.0 KB
• sample_images/skip_blocks/mse_dit_img.png59.3 KB
• tokenizer_2/tokenizer_config.json20.8 KB
• text_encoder_2/model.safetensors.index.json19.9 KB
• comfy/flux.1-lite_workflow.json12.0 KB
• README.md4.5 KB
• tokenizer_2/special_tokens_map.json2.5 KB
• .gitattributes1.6 KB
• vae/config.json870 B
• text_encoder_2/config.json848 B
• tokenizer/tokenizer_config.json705 B
• text_encoder/config.json666 B
• model_index.json628 B
• tokenizer/special_tokens_map.json588 B
• transformer/config.json473 B
• scheduler/scheduler_config.json273 B

הרישיון

המשקולות יושבות תחת הרישיון הלא מסחרי של בלאק פורסט לאבס, בדיוק כמו מודל המקור שעליו הן מתבססות. המשמעות פשוטה: מותר לחקור, לפתח פנימית ולשחק עם הקוד, אבל אסור לשלב אותו בשום מוצר מסחרי, שירות בתשלום או פעילות שמניבה הכנסה בלי רישיון ייעודי.

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗