GPT
הוספת כלי
N

nunchaku-qwen-image-edit-2509

קוד פתוח

nunchaku-aiapache-2.02025-09-24

  • diffusers
  • image-editing
  • SVDQuant
  • Qwen-Image-Edit-2509
  • Diffusion

גרסה מכווצת בארבעה ביטים של עורך התמונות מבית קוון, שמיועדת לעריכת תמונות מהירה ורינדור טקסט מורכב.

  • 229 GBמשקל הקבצים
  • 10,514הורדות בחודש
  • 294לייקים

מה זה

המאגר הזה מאגד גרסאות מכווצות של Qwen-Image-Edit-2509, שנועדו לעריכת תמונה על בסיס טקסט ותמונה קיימת. הדגש העיקרי במודל המקור הוא היכולת לרנדר טקסט מורכב בתוך התמונה עצמה, תחום שבו רוב מודלי הדיפוזיה מתקשים. צוות נונצ'אקו לקח את המודל המקורי וכימת אותו לפורמט של 4 ביט באמצעות טכניקת SVDQuant, שנועדה לחתוך בדרישות הזיכרון בלי לשבור את איכות הפלט.

בנוסף לגרסאות הבסיס, המאגר כולל מודלים מותכים עם LoRA בשיטת Lightning. השילוב הזה מקצץ את תהליך הדגימה לארבעה או שמונה צעדים בלבד במקום עשרות צעדים, מה שמקצר את זמן היצירה של כל תמונה באופן דרמטי.

מתאים ל

  • עריכת גרפיקה עם טקסט

    שינוי אלמנטים ושילוב טיפוגרפיה ברורה בתוך תמונות קיימות, בזכות התמחות המודל ברינדור טקסט.

  • עבודה מהירה ב־ComfyUI

    הרצת פייפליין לעריכת תמונות על כרטיס מסך ביתי באמצעות תבנית מוכנה וגרסאות 4 צעדים.

  • הטמעה במערכות ייצור

    הפעלת שירות עריכה עם זמני תגובה קצרים יחסית, תוך שימוש בקובצי INT4 על גבי שרתי GPU.

איפה זה נופל

דף המודל לא מציג נתוני שגיאה כמותיים או השוואות צד בצד מול מודל המקור הלא מכווץ, ולכן קשה לדעת בדיוק כמה פרטים הולכים לאיבוד בדחיסה ל־4 ביט ובצמצום לארבעה צעדים. כרטיס המודל מציין תמיכה באנגלית בלבד, כך שלא כדאי לבנות עליו לפקודות עריכה או לרינדור טקסט בעברית. בנוסף, מדובר במודל שתלוי בספריית הרצה ייעודית ולא במבנה סטנדרטי של כל ספריית קוד פתוח.

שאלות
נפוצות

צריך להוריד את כל 229 הגיגה כדי שהמודל יעבוד?

ממש לא. המשקל הכולל נובע מכך שהמאגר מכיל עשרות גרסאות שונות. בפועל בוחרים קובץ safetensors אחד בלבד לפי סוג הכרטיס, מספר הצעדים ורמת הדיוק שרוצים.

מה ההבדל המעשי בין r32 לבין r128?

ההבדל מתבטא בגודל רכיב התיקון של הכיווץ. גרסת r32 רצה מהר יותר ותופסת פחות משאבים, בעוד ש־r128 שומרת טוב יותר על איכות התמונה המקורית אבל דורשת חישוב ארוך יותר.

איך מריצים

ההרצה נעשית באמצעות הספרייה של Nunchaku, דרך סקריפט פייתון מבוסס diffusers או בתוך ComfyUI באמצעות תבנית מוכנה. קובצי המודל מחולקים לפי חומרה: קובצי INT4 מתאימים לכרטיסי מסך מדורות קודמים, בעוד שקובצי NVFP4 מיועדים ישירות לסדרת Blackwell 50 של אנבידיה. מעבר לכך יש בחירה בין רמת פירוט r32 לריצה מהירה יותר, לבין r128 ששומר על איכות גבוהה על חשבון מהירות.

המאגר כולו שוקל 229 גיגה בגלל ריבוי הגרסאות, אבל בפועל מורידים רק קובץ safetensors יחיד שמתאים לחומרה ולתרחיש שלכם. אם אין ברשותכם כרטיס אנבידיה תואם שתומך בהרחבות של נונצ'אקו, אין דרך להריץ את הקבצים האלה מקומית ועדיף לפנות לפתרון מנוהל.

from diffusers import DiffusionPipeline

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("nunchaku-ai/nunchaku-qwen-image-edit-2509")
img = pipe("a photo").images[0]

הקבצים

22 קבצים במאגר, 229 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון הוא Apache 2.0. מותר להשתמש במודל לצרכים מסחריים, לשנות אותו, להפיץ אותו ולשלב אותו במוצרים סגורים, כל עוד שומרים על הודעת זכויות היוצרים והרישיון המקורי.

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

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗