argmaxinc/mlx-FLUX.1-schnell-4bit-quantized

argmaxinc

Texto a imagen

Modelo de generación de imágenes basado en FLUX.1-schnell para DiffusionKit MLX, con cuantización de 4 bits en el módulo MMDiT usando `MLX nn.quantize` con configuración por defecto (`group_size=64`). Está orientado a inferencia eficiente en hardware compatible con MLX manteniendo un flujo de uso simple desde CLI.

Como usar

Instala DiffusionKit en un entorno Conda y ejecuta la generación desde la línea de comandos con el identificador del modelo.
conda create -n diffusionkit python=3.11 -y
conda activate diffusionkit
pip install diffusionkit

diffusionkit-cli --prompt "detailed cinematic dof render of a \
 detailed MacBook Pro on a wooden desk in a dim room with items \
 around, messy dirty room. On the screen are the letters 'FLUX on \
 DiffusionKit' glowing softly. High detail hard surface render" \
 --model-version argmaxinc/mlx-FLUX.1-schnell-4bit-quantized \
 --height 768 \
 --width 1360 \
 --seed 1001 \
 --step 4 \
 --output ~/Desktop/flux_on_mac.png

Funcionalidades

Generación de imágenes a partir de texto
Optimizado para DiffusionKit sobre MLX
Cuantización de 4 bits del módulo MMDiT
Licencia Apache-2.0
Tamaño aproximado del modelo cuantizado: 7.03 GB
Uso mediante CLI con control de resolución, semilla, pasos y ruta de salida

Casos de uso

Generación rápida de imágenes desde prompts detallados
Renderizado de escenas cinematográficas y composiciones de producto
Pruebas locales de generación de imágenes en entornos Apple/MLX
Workflows de inferencia más ligeros gracias a la cuantización de 4 bits