FLUX.1-Fill-dev-GGUF

קוד פתוח

YarvixPAother2024-11-22

gguf
flux
image-generation

ההמרה הזו מאפשרת להריץ מודל השלמת תמונה מתקדם על חומרה ביתית. מקבלים יכולות עריכה ומילוי מקומיות בלי להחזיק כרטיסי שרת יקרים.

69.5 GBמשקל הקבצים
17,659הורדות בחודש
152לייקים

מה זה

מדובר בהמרה לפורמט GGUF של מודל המילוי ממשפחת פלוקס, שנוצר במקור על ידי Black Forest Labs. המודל מתמחה בעבודות אינפיינטינג ואאוטפיינטינג, כלומר השלמת חלקים חסרים בתמונה קיימת או הרחבה של הגבולות שלה לפי טקסט, במקום לייצר תמונה מאפס.

היתרון בגרסה הזו מגיע מדחיסת המשקלים. במקום להתמודד עם משקלי המקור הכבדים שדורשים זיכרון וידאו עצום, ההמרה שביצע YarvixPA מכווצת את המודל לרמות דיוק שונות ומאפשרת לפרוס את החישובים בצורה חסכונית יותר, מבלי לוותר על היכולת של ארכיטקטורת המקור לשמור על עקביות וסגנון באזורים המשוחזרים.

מתאים ל

עריכת תמונות ומחיקת עצמים
סימון אזור בתמונה ומחיקה או החלפה של אובייקטים לפי הנחיית טקסט, תוך שמירה על התאורה המקורית.
הרחבת גבולות של תמונות
השלמת רקע מסביב לתמונה קיימת כדי להתאים אותה ליחסי מסך שונים בלי למתוח או לחתוך אותה.
בדיקות מקומיות בקומיפי
הרצה מקומית בתוך ComfyUI לבדיקת זרימות עבודה של אינפיינטינג בלי לשלם על שרתים ייעודיים.

איפה זה נופל

הכרטיס לא מפרט נתוני ביצועים, מדדי שגיאה או השוואות איכות מול משקלי המקור, כך שתצטרכו לבדוק בעצמכם כמה דיוק הלך לאיבוד בקוונטיזציה. מעבר לזה, מודלים מהסוג הזה עדיין מתקשים לעיתים בחיבור חלק בין החלק הקיים לחדש, בשחזור טקסט מדויק או בפרטים מורכבים כמו כפות ידיים. אם הפיקסלים מסביב מטושטשים, התוצאה המושלמת תיראה מודבקת.

שאלות
נפוצות

איזה קובץ בדיוק צריך להוריד מתוך התיקייה?

לא מורידים את כל 69.5 הגיגה-בייט. בוחרים קובץ בודד לפי כמות הזיכרון הפנוי בכרטיס המסך שלכם, ככל שהכינוי כולל מספר ביטים נמוך יותר הוא שוקל פחות אך מאבד מעט חדות.

האם אפשר להשתמש במודל ליצירת תמונות חדשות מאפס?

אפשר טכנית, אבל הוא לא מיועד לזה. הארכיטקטורה שלו מכוונת לקבל תמונה ומסכה כדי להשלים אזורים ספציפיים, ועבור יצירה מאפס עדיף לקחת את גרסאות הבסיס הרגילות.

איך מריצים

כדי להריץ אותו, מורידים את הקובץ המתאים ושמים אותו בתיקיית unet בתוך ComfyUI, יחד עם התוסף ComfyUI-GGUF שתומך בפורמט הזה. הדחיסה נעשתה באמצעות EasyQuantizationGUI, ויש כאן מבחר קבצים שמגיעים יחד לנפח כולל של 69.5 גיגה-בייט.

גרסאות מכווצות בכבדות ירוצו על כרטיסי מסך ביתיים עם זיכרון צנוע יחסית, אבל אם אתם צריכים איכות מקסימלית בלי פשרות בדיוק או שאין לכם כרטיס מתאים של אנבידיה, עדיף להשתמש בנקודת קצה מנוהלת בענן במקום לחכות דקות ארוכות לכל תמונה.

ollama run hf.co/YarvixPA/FLUX.1-Fill-dev-GGUF:Q4_K_S

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.

Q8_012.7 GB Q6_K9.9 GB Q5_19.0 GB Q5_08.3 GB Q5_K_S8.3 GB Q4_17.5 GB Q4_06.8 GB Q4_K_S6.8 GB Q3_K_S5.2 GB

הקבצים

12 קבצים במאגר, 69.5 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון מוגדר כאחר. היוצר מבהיר שההמרה כפופה לתנאי הרישיון המקוריים של המודל של Black Forest Labs. מדובר ברישיון לפיתוח ומחקר ולא ברישיון מסחרי פתוח, כך שאסור לשלב אותו ישירות במוצר מסחרי מניב בלי להסדיר רישוי מתאים מול היוצרים המקוריים.

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗