GPT
הוספת כלי
Z

Z-Image-De-Turbo

קוד פתוח

ostrisapache-2.02025-12-04

  • diffusers
  • safetensors
  • text-to-image

גרסה שמבטלת את הזיקוק של מודל הטורבו המקורי ומחזירה שליטה באימון. היא מיועדת בעיקר למי שרוצה לאמן LoRA בלי להיתקע במגבלות של גרסת טורבו מהירה.

  • 6.2Bפרמטרים
  • 22.9 GBמשקל הקבצים
  • 3,569הורדות בחודש
  • 166לייקים

מה זה

מי שיצר את המשקולות האלה לקח את Z-Image-Turbo ואימן אותו מחדש על תמונות שנוצרו במודל הטורבו, במטרה לשבור את הזיקוק המובנה שלו. הסיבה פשוטה למדי, מודל הבסיס המקורי לא היה זמין להורדה כשהפרויקט הזה עלה, ולכן זה פתרון עוקף שנועד לאפשר אימונים עמוקים יותר.

המודל מציע תאימות לאימון מתאמים וקובצי LoRA שיוכלו לפעול אחר כך גם על מודל הבסיס. אפשר להשתמש בו ישירות ליצירת תמונות, אבל הוא דורש הגדרות שונות לחלוטין מגרסת הטורבו, כולל כמות צעדים רגילה וערכי הנחיה נמוכים.

מתאים ל

  • אימון LoRA מותאם

    מאפשר לאמן שכבות התאמה בקלות בלי צורך במתאמים חיצוניים מיוחדים.

  • עבודה מקומית ב־ComfyUI

    כולל קבצים ייעודיים שנטענים ישר לתהליכי עבודה קיימים בממשק.

  • המשך כוונון עדין

    פותח את היכולת לאמן את המודל מעבר לגבולות הקשיחים של גרסת הטורבו.

איפה זה נופל

זה לא שחרור רשמי של היצרן אלא ניסוי שמנסה להנדס לאחור מודל מזוקק. תהליך ביטול הזיקוק אומר שזמני הריצה איטיים משמעותית מגרסת הטורבו, ובמקום 4 עד 8 צעדים תצטרכו לחכות ל־20 עד 30 צעדים מלאים. בנוסף, אם תחרגו מערכי הנחיה נמוכים התוצאות עלולות להתקלקל במהירות.

שאלות
נפוצות

למה לא להשתמש במודל הבסיס הרשמי?

היוצר שחרר את הגרסה הזו פשוט כי מודל הבסיס הרשמי עדיין לא פורסם בזמן העבודה. מדובר בפתרון מעשי למי שלא רצה לחכות לשחרור המקורי.

איך צריך להגדיר את הפרמטרים ביצירת תמונה?

צריך להגדיר בין 20 ל־30 צעדי ריצה, וערך הנחיה נמוך שנע בין 2.0 ל־3.0. מומלץ גם להפעיל נירמול של ערכי ההנחיה אם התוכנה שלכם תומכת בזה.

איך מריצים

כדי להריץ אותו מקומית צריך להתמודד עם קבצים בנפח של כמעט 23 גיגה בייט, מה שמחייב כרטיס מסך חזק עם מספיק זיכרון וידאו פנוי. המאגר כולל תמיכה גם דרך ספריית diffusers וגם קבצים המיועדים לעבודה ישירה בתוך ComfyUI.

בזמן יצירת תמונות ההמלצה היא לכוון לערכי הנחיה נמוכים של 2.0 עד 3.0, להריץ בין 20 ל־30 צעדים, ולהפעיל נירמול ערכי הנחיה לקבלת תוצאה יציבה.

from diffusers import DiffusionPipeline

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("ostris/Z-Image-De-Turbo")
img = pipe("a photo").images[0]

הקבצים

7 קבצים במאגר, 22.9 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון הוא Apache 2.0, שמתיר שימוש מסחרי, שינוי של הקוד והפצה של המשקולות. התנאי המרכזי הוא שמירה על הודעת זכויות היוצרים והרישיון המקורי בתוכנה או במוצר שלכם.

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

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗