GPT
הוספת כלי
U

UltraFlux-v1

קוד פתוח

Owen777apache-2.02025-11-20

  • diffusers
  • safetensors
  • text-to-image
  • flux
  • flux-dev

המודל הזה מייצר תמונות ברזולוציית 4K טבעית ישירות מהפרומפט. הוא מיועד למי שצריך קבצים ענקיים ביחסי תצוגה שונים בלי לעבור דרך שלבי הגדלה מלאכותיים שמורחים פרטים.

  • 12Bפרמטרים
  • 32.1 GBמשקל הקבצים
  • 66הורדות בחודש
  • 209לייקים

מה זה

מדובר במודל דיפוזיה מבוסס טרנספורמר שמכוון ישירות לייצור תמונות ברזולוציית 4K אמיתית, להבדיל ממודלים רגילים שמייצרים תמונה קטנה ואז מגדילים אותה בעזרת אפסקיילר חיצוני. המפתחים אימנו אותו על דאטה-סט ייעודי של מיליון דוגמאות ברזולוציה גבוהה, תוך שילוב התאמות במבנה הטרנספורמר וב־VAE כדי לשמור על יציבות ביחסי תצוגה שונים לחלוטין כמו תמונות ריבועיות, פורטרטים או צילומים רחבים מאוד.

בגודל של 12 מיליארד פרמטרים, הוא לוקח את הבסיס המוכר של משפחת Flux אבל משנה את פונקציות המטרה והארכיטקטורה כדי להתמודד עם כמות המידע העצומה שדורש פלט של 4096 על 4096 פיקסלים. ההבדל המרכזי מול מודלים קיימים הוא היכולת לשמור על חדות ומבנה אחיד בלי תופעות של כפילויות אובייקטים או עיוותים גיאומטריים שלרוב מתפרצים כשמכריחים מודל רגיל לייצר גדלים כאלה.

מתאים ל

  • הפקת פוסטרים ודפוס ענק

    ייצור ישיר של קבצים ב־4096 על 4096 פיקסלים מאפשר הדפסה גדולה ואיכותית בלי צורך באפסקיילר.

  • יצירת רקעים ביחסי מסך רחבים

    האימון על יחסי גובה-רוחב מגוונים מונע עיוותים וכפילויות כשמייצרים תמונות פנורמיות רחבות.

  • רינדור טקסטורות עשירות

    רזולוציית המקור מאפשרת לשמור על פרטים חדים ומיקרו-טקסטורות בסצנות מורכבות.

איפה זה נופל

המודל מוגדר ומאומן באנגלית בלבד, כך שפרומפטים בעברית לא יעבדו בלי תרגום מוקדם. מעבר לכך, ייצור תמונה מלאה של 4096 על 4096 פיקסלים ב־50 צעדים הוא תהליך כבד ואיטי במיוחד, שלא מתאים לשום יישום בזמן אמת. בנוסף, המודל דורש שימוש בקוד מותאם מהמאגר שלהם ולא רץ ישירות בתוך פייפליין סטנדרטי לגמרי של diffusers בלי הקבצים הנלווים, מה שמסבך את ההטמעה.

שאלות
נפוצות

האם אפשר להריץ את המודל על כרטיס מסך ביתי של 16GB?

לא ברזולוציה המקורית שלו. ייצור תמונה של 4K על מודל של 12 מיליארד פרמטרים ב־bfloat16 דורש נפח זיכרון עצום שלרוב עובר את ה־40 גיגה-בייט VRAM, ולכן דרוש כרטיס שרתים ייעודי.

האם המודל מבין הנחיות בעברית?

לא. המודל הוגדר ואומן על נתונים באנגלית בלבד. אם תזינו לו טקסט בעברית תקבלו תוצאות מרוחות או חוסר הבנה מוחלט של הבקשה, ולכן חובה לתרגם את הפרומפט לאנגלית לפני השליחה.

איך מריצים

כדי להריץ אותו מקומית צריך להוריד כ־32.1 גיגה-בייט של משקלים ולטעון את הטרנספורמר וה־VAE ב־bfloat16. מכיוון שהמודל מייצר תמונות 4K מלאות ב־50 צעדי הסקה, מאיץ גרפי ביתי רגיל פשוט יקרוס מחוסר זיכרון, ותצטרכו כרטיס שרת רציני עם לפחות 48 או 80 גיגה-בייט VRAM כמו A100 כדי לעבד את הטנזורים העצומים האלה.

אם אין לכם חומרה כזאת זמינה בענן פרטי, אין שום הגיון כלכלי לנסות להריץ אותו על המחשב המקומי. במצב כזה עדיף להמתין לשירותי API מסחריים או להשכיר מופע ענן ייעודי מבוסס לינוקס עם כרטיס מתאים לפי שעה רק לזמן הרינדור.

from diffusers import DiffusionPipeline

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("Owen777/UltraFlux-v1")
img = pipe("a photo").images[0]

הקבצים

45 קבצים במאגר, 32.1 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הפרויקט משוחרר ברישיון apache-2.0. זהו רישיון קוד פתוח מתירני שמאפשר שימוש מסחרי, שינוי של המשקלים, הפצה ושילוב במוצרים מסחריים ללא תשלום תמלוגים. התנאי המרכזי הוא שמירה על הודעת זכויות היוצרים וציון הרישיון המקורי בכל הפצה של הקוד או המודל.

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

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗