GPT
הוספת כלי
Q

Qwen-Image-Edit-2511-Lightning

קוד פתוח

lightx2vapache-2.02025-12-22

  • diffusers
  • safetensors
  • diffusion-single-file
  • comfyui
  • distillation

גרסה מזוקקת לעריכת תמונות שמורידה את תהליך ההסקה לארבעה צעדים בלבד. מתאים למי שרוצה לחתוך זמני ריצה פי עשרה בלי לאבד את יכולות העריכה של המקור.

  • 100 GBמשקל הקבצים
  • 360,027הורדות בחודש
  • 525לייקים

מה זה

המאגר הזה מאגד גרסאות מותאמות של מודל עריכת תמונות שעברו זיקוק צעדים וכימות. במקום להריץ תהליך מלא של ארבעים צעדים כמקובל, המודל הזה מבצע את העריכה בארבעה צעדים בלבד. המפתחים מדווחים שזה מקצר את זמן ההסקה בערך פי עשרה בהשוואה למסלול הרגיל, תוך שמירה על איכות התוצאה.

בפנים תמצאו שלושה קבצים עיקריים שפונים לצרכים שונים. יש שני מתאמי LoRA של ארבעה צעדים בדיוקי BF16 ו־FP32, לצד משקל בסיס שעבר כימות ל־FP8 בשיטת e4m3fn scaled ומגיע כשהוא כבר ממוזג עם מתאם הזיקוק. המטרה של שילוב ה־FP8 היא לחתוך את צריכת הזיכרון הגרפי בחצי לעומת FP32, כדי לאפשר עבודה על כרטיסים חלשים יותר.

מתאים ל

  • עריכת תמונות בזמן אמת

    ארבעה צעדי הסקה מאפשרים להחזיר תמונה ערוכה במהירות גבוהה יחסית, מה שמתאים לשילוב בתוך ממשקי משתמש אינטראקטיביים.

  • שירותי עריכה בנפח גבוה

    הקיצור בזמני הריצה פי עשרה מאפשר לשרת הרבה יותר בקשות עריכה בכל דקה על אותו כרטיס גרפי.

  • פריסה בחומרה מוגבלת

    קובץ ה־FP8 חוסך כחמישים אחוז מצריכת הזיכרון הגרפי ומתאים למי שלא מחזיק כרטיסי שרת יקרים עם נפח זיכרון עצום.

איפה זה נופל

הכרטיס לא חושף שום מדדי איכות מספריים, מבחני השוואה מול המקור או נתונים על רזולוציות נתמכות. זיקוק לארבעה צעדים וכימות לרמת FP8 תמיד גובים מחיר בדיוק של פרטים קטנים, טקסטורות עדינות או עקביות של טקסט בתוך תמונה. תצטרכו לבדוק בעצמכם על תמונות אמיתיות אם הירידה באיכות לא פוגעת במקרי הקצה שלכם לפני שאתם מתחייבים אליו.

שאלות
נפוצות

איזה קובץ עדיף להוריד מתוך המאגר?

אם המטרה היא פריסה חסכונית במשאבים, קובץ ה־FP8 הממוזג הוא הבחירה הנכונה כי הוא כבר כולל את הזיקוק וחוסך זיכרון גרפי. אם אתם מחפשים דיוק מקסימלי או משלבים את השינוי במודל בסיס קיים משלכם, קחו את אחד מקובצי ה־LoRA ב־BF16 או FP32 בהתאם לתמיכת החומרה שלכם.

האם חייבים להוריד את כל 100 הגיגה בייט?

לא. המאגר כולל מספר גרסאות שונות של המודל, קובצי תשתית ומשקלים נפרדים. אפשר לבחור רק את קובץ המשקולות הרלוונטי לצורת העבודה שלכם, למשל ה־FP8 הממוזג או אחד ממתאמי ה־LoRA, ולחסוך המון זמן הורדה ונפח אחסון יקר.

איך מריצים

כדי להריץ אותו צריך לתמוך בפריימוורקים Qwen-Image-Lightning או LightX2V, או לחבר אותו ישירות דרך ספריית diffusers. המאגר כולו כבד מאוד ושוקל 100 גיגה בייט ב־72 קבצים, כך שצריך שטח אחסון נרחב ותעבורה מהירה רק כדי להוריד אותו לשרת.

אם אתם דחוקים בזיכרון גרפי, קובץ ה־FP8 הממוזג הוא הבחירה ההגיונית היחידה כאן כי הוא מפחית כחצי מצריכת ה־VRAM. גרסאות ה־LoRA ב־BF16 ו־FP32 ידרשו כרטיסים חזקים יותר. אם אין לכם חומרה ייעודית מתאימה, הורדה ותחזוקה של נפח כזה לשרת ענן פרטי תעלה מהר מאוד יותר משימוש ב־API חיצוני.

from diffusers import DiffusionPipeline

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("lightx2v/Qwen-Image-Edit-2511-Lightning")
img = pipe("a photo").images[0]

הקבצים

72 קבצים במאגר, 100 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הקוד והמשקלים שוחררו תחת רישיון apache-2.0. מותר להשתמש בהם במוצרים מסחריים, לשנות את הקבצים ולהפיץ אותם מחדש, כל עוד שומרים על הודעת זכויות היוצרים ומצרפים עותק של הרישיון המקורי.

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

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗