GPT
הוספת כלי
N

nunchaku-z-image-turbo

קוד פתוח

nunchaku-aiapache-2.02025-12-07

  • diffusers
  • image-editing
  • SVDQuant
  • Z-Image-Turbo
  • Diffusion

גרסה מכווצת בארבעה ביטים של מודל התמונות Z-Image-Turbo. מי שבוחר בה מחפש לחתוך זמני יצירה בלי לאבד איכות תמונה בדרך.

  • 18.8 GBמשקל הקבצים
  • 6,361הורדות בחודש
  • 178לייקים

מה זה

מדובר בכימות של המודל Z-Image-Turbo מבית Tongyi-MAI, שהומר באמצעות ספריית deepcompressor ומנוע ההרצה nunchaku. המטרה כאן היא להריץ מודל יצירת תמונות כבד במהירות גבוהה בהרבה מהמקור, תוך שימוש בשיטת SVDQuant שמפרקת את המשקלים כדי למזער פגיעה באיכות התוצאה.

הריפו כולל כמה גרסאות שנבדלות ברמת הדיוק וסוג החומרה, מחלוקה לכרטיסי מסך רגילים ועד ארכיטקטורת Blackwell החדשה. במקום להוריד מודל ענק שדורש משאבים כבדים, מקבלים קבצים שרצים עם diffusers או ComfyUI ומאפשרים לבחור בין מהירות מקסימלית לאיכות תמונה קרובה למקור לפי רמת ה־rank שתבחרו להריץ.

מתאים ל

  • עבודה מקומית ב־ComfyUI

    שילוב בתוך תהליכי עבודה קיימים ליצירת תמונות מהירה בכרטיסי מסך ביתיים.

  • הפקת תמונות מהירה בצד שרת

    הרצה בקוד פייתון עם diffusers כדי לספק מענה מהיר ביישומים שדורשים זמני תגובה קצרים.

  • בדיקות איכות מול ביצועים

    מעבר קל בין דרגות כימות שונות מאותו מודל כדי לבדוק איזו גרסה עומדת בדרישות המוצר.

איפה זה נופל

השפה הנתמכת היא אנגלית בלבד, כך שאי אפשר להזין הנחיות בעברית ולקבל תוצאות טובות בלי תרגום מראש. מעבר לזה, מדובר במודל מכווץ שנועד למהירות, ובגרסאות המהירות יותר כמו r32 עלולה להיות פגיעה בפרטים עדינים לעומת המודל המקורי. בנוסף, ההרצה תלויה לחלוטין בספריית nunchaku ולא תעבוד ישירות על סביבות diffusers רגילות בלי ההתאמות והרחבות הקוד של הפרויקט.

שאלות
נפוצות

איזה קובץ צריך להוריד אם יש לי כרטיס מסך רגיל של אנבידיה?

עבור כרטיסים שאינם מסדרה 50 החדשה, צריך להוריד את קובצי ה־INT4. בחירה ב־r32 תיתן את המהירות הכי גבוהה, ובחירה ב־r128 או r256 תשפר את איכות התמונה אבל תאט את זמן היצירה.

האם המודל תומך בהנחיות בעברית?

לא. המודל מוגדר ומאומן עבור השפה האנגלית בלבד, ולכן צריך לתרגם כל פרומפט לאנגלית לפני ששולחים אותו להרצה.

איך מריצים

כדי להריץ אותו תצטרכו להתקין את מנוע ההרצה של nunchaku ולעבוד עם diffusers דרך סקריפט פייתון ייעודי, או לחבר אותו ישירות ל־ComfyUI עם קובץ ה־workflow שמסופק בתיעוד. יש שתי משפחות קבצים: גרסאות INT4 לכרטיסי מסך מדורות קודמים ל־Blackwell, וגרסאות NVFP4 שמיועדות ספציפית לסדרה 50.

בתוך כל קבוצה אתם בוחרים את ה־rank: רמת r32 נותנת את הריצה המהירה ביותר, r128 מאזנת בין מהירות לאיכות, ו־r256 מכוונת לאיכות הגבוהה ביותר על חשבון זמן ההסקה. סך כל הקבצים שוקל 18.8 גיגה-בייט ב־7 קבצים, כך שעדיין צריך כרטיס גרפי חזק, אבל הרבה פחות ממה שדורש המודל הלא מכווץ.

from diffusers import DiffusionPipeline

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

הקבצים

7 קבצים במאגר, 18.8 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הפרויקט מפורסם תחת רישיון apache-2.0, שמאפשר שימוש מסחרי חופשי, שינוי של הקוד והפצה מחדש. אין בעיה להטמיע אותו בתוך מוצר מסחרי או שירות ענן, כל עוד שומרים על תנאי הרישיון המקוריים ומתן הקרדיט הנדרש.

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

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗