Juggernaut-Z-Image

מה זה

מדובר בכיוונון של מודל הבסיס Z-Image שפותח בידי Team Juggernaut ואומן על ידי KandooAI. עם 6.2 מיליארד פרמטרים, המטרה כאן ממוקדת מאוד בסגנון ויזואלי ספציפי: עומק שדה מודגש, תאורה דרמטית יותר, קווים אדריכליים ישרים וייצוג מאוזן של מוצאים שונים כבר כברירת מחדל.

בניגוד למודלי בסיס שמשאירים את התמונה שטוחה או דורשים שילוב של קבצי LoRA כדי להגיע למראה מקצועי, כאן הדגש הוא על קבלת תוצאה מוכנה לשימוש ישירות מהקופסה. המפתחים עיבדו את המשקלים כדי לפתור עיוותים נפוצים באנטומיה ובמרקמי עור, כך שתקריבים של פנים שומרים על חדות ופרטים ריאליסטיים.

מתאים ל

• פורטרטים ותקריבי פנים

  מרקם העור והאנטומיה עברו כיוונון עדין שמספק פנים חדות ונקיות מעיוותים.

• עבודה קונספטואלית והפקות

  התאורה הדרמטית נותנת מראה קולנועי שמתאים לבדיקת רעיונות ויזואליים מהירה.

• הדמיות אדריכלות ומבנים

  המודל שומר על קווי מבנה ישרים יותר ורינדור חומרים אחיד בהשוואה למקור.

איפה זה נופל

למרות השיפורים המוצהרים, המפתחים עצמם מציינים שהקומפוזיציה ומיקום האובייקטים בסצנה עדיין דורשים עבודה ומתוכננים להשתפר רק בגרסה השנייה. בנוסף, המודל אומן על אנגלית בלבד, כך שפרומפטים בשפות אחרות לא יקבלו מענה ישיר. נדרשים לפחות 25 עד 35 צעדי חישוב לכל תמונה, מה שאומר שזה לא מודל ליצירה בזמן אמת, והוא נוטה בכבדות לסגנון צילומי שלא יתאים למי שמחפש איור שטוח.

איך מריצים

את המשקלים אפשר לטעון ישירות דרך ספריית diffusers עם הצינור ZImagePipeline, בגרסאות 0.37.1 ומעלה. ברירת המחדל מוגדרת לערך הנחיה של 6 ולמשך ריצה של 35 צעדים. מי שמחזיק במאיץ גרפי חזק יכול להריץ את גרסת הדיוק המלאה או חצי הדיוק, אבל המאגר כולל גם קבצי FP8 ושלל קוונטיזציות GGUF החל מ־q4_k_s ועד q8_0.

מי שאין לו כרטיס מסך שמסוגל להתמודד עם מודל של 6.2 מיליארד פרמטרים יכול ללכת ישר על גרסאות ה־GGUF הקטנות, או לפנות לממשק הענן של RunDiffusion במקום לבזבז זמן על הגדרת סביבה מקומית כבדה.

ollama run hf.co/RunDiffusion/Juggernaut-Z-Image:Juggernaut_Z_V1_by_RunDiffusion_q5_k_s-005

איזו גרסה

אותו מודל בכמה רמות דחיסה. ככל שהמספר נמוך יותר הקובץ קטן יותר ורץ על פחות זיכרון, והתשובות נהיות פחות מדויקות. רוב האנשים רוצים את הגדולה ביותר שנכנסת להם בזיכרון.

הקבצים

29 קבצים במאגר, 79.8 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

• Juggernaut_Z_V1_by_RunDiffusion.safetensors12.3 GB
• Juggernaut_Z_V1_by_RunDiffusion_fp16.safetensors12.3 GB
• transformer/diffusion_pytorch_model-00001-of-00002.safetensors10.0 GB
• Juggernaut_Z_V1_by_RunDiffusion_q8_0.gguf7.3 GB
• Juggernaut_Z_V1_FP8_e4m3fn.safetensors6.2 GB
• Juggernaut_Z_V1_by_RunDiffusion_q6_k-004.gguf6.0 GB
• Juggernaut_Z_V1_by_RunDiffusion_q5_k_m-003.gguf5.7 GB
• Juggernaut_Z_V1_by_RunDiffusion_q5_k_s-005.gguf5.3 GB
• Juggernaut_Z_V1_by_RunDiffusion_q4_k_m-002.gguf5.2 GB
• Juggernaut_Z_V1_by_RunDiffusion_q4_k_s-001.gguf4.8 GB
• text_encoder/model-00002-of-00003.safetensors4.0 GB
• text_encoder/model-00001-of-00003.safetensors4.0 GB
• transformer/diffusion_pytorch_model-00002-of-00002.safetensors2.3 GB
• vae/diffusion_pytorch_model.safetensors167.7 MB
• text_encoder/model-00003-of-00003.safetensors99.6 MB
• tokenizer/tokenizer.json11.4 MB
• transformer/diffusion_pytorch_model.safetensors.index.json49.0 KB
• text_encoder/model.safetensors.index.json32.8 KB
• assets/RD_Mark.png27.9 KB
• README.md9.1 KB
• tokenizer/chat_template.jinja4.2 KB
• .gitattributes2.1 KB
• vae/config.json903 B
• text_encoder/config.json726 B
• tokenizer/tokenizer_config.json664 B
• transformer/config.json637 B
• scheduler/scheduler_config.json482 B
• model_index.json440 B
• text_encoder/generation_config.json239 B

הרישיון

הרישיון הוא CC BY-NC 4.0, כלומר שימוש לא מסחרי בלבד ומחייב מתן קרדיט ליוצרים. אסור להכניס את המודל למוצר שרואה הכנסות, ואי אפשר אפילו למכור ישירות את התמונות שהוא מייצר. מותר לאמן עליו LoRA או לעשות לו מיזוגים למטרות מחקר ופיתוח אישי, אך כל פעילות עסקית דורשת פנייה ישירה למייל של RunDiffusion לקבלת רישוי מסחרי.

• שינוי הקוד
• חובת ייחוס
• שימוש מסחרי: לא

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗