gpustack/stable-diffusion-v3-5-large-GGUF
gpustack
Texto a imagen
Versión GGUF experimental de Stable Diffusion 3.5 Large, un modelo generativo texto-a-imagen MMDiT de Stability AI. Está orientado a generar imágenes desde prompts de texto con mejoras en calidad visual, tipografía, comprensión de prompts complejos y eficiencia de recursos. Esta variante incluye cuantizaciones GGUF para ejecución local, basada en stable-diffusion.cpp con soporte específico de gpustack/llama-box v0.0.75 o superior.
Como usar
Instalación y uso con Diffusers para el repositorio GGUF:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
# switch to "mps" for apple devices
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
"gpustack/stable-diffusion-v3-5-large-GGUF",
dtype=torch.bfloat16,
device_map="cuda"
)
prompt = "Astronaut in a jungle, cold color palette, muted colors, detailed, 8k"
image = pipe(prompt).images[0]
Uso de Stable Diffusion 3.5 Large con Diffusers:
pip install -U diffusers
import torch
from diffusers import StableDiffusion3Pipeline
pipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-3.5-large",
torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipe = pipe.to("cuda")
image = pipe(
"A capybara holding a sign that reads Hello World",
num_inference_steps=28,
guidance_scale=3.5,
).images[0]
image.save("capybara.png")
Ejemplo de cuantización con bitsandbytes para reducir uso de VRAM:
pip install bitsandbytes
from diffusers import BitsAndBytesConfig, SD3Transformer2DModel
from diffusers import StableDiffusion3Pipeline
import torch
model_id = "stabilityai/stable-diffusion-3.5-large"
nf4_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_quant_type="nf4",
bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16
)
model_nf4 = SD3Transformer2DModel.from_pretrained(
model_id,
subfolder="transformer",
quantization_config=nf4_config,
torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipeline = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained(
model_id,
transformer=model_nf4,
torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipeline.enable_model_cpu_offload()
prompt = "A whimsical and creative image depicting a hybrid creature that is a mix of a waffle and a hippopotamus, basking in a river of melted butter amidst a breakfast-themed landscape. It features the distinctive, bulky body shape of a hippo. However, instead of the usual grey skin, the creature's body resembles a golden-brown, crispy waffle fresh off the griddle. The skin is textured with the familiar grid pattern of a waffle, each square filled with a glistening sheen of syrup. The environment combines the natural habitat of a hippo with elements of a breakfast table setting, a river of warm, melted butter, with oversized utensils or plates peeking out from the lush, pancake-like foliage in the background, a towering pepper mill standing in for a tree. As the sun rises in this fantastical world, it casts a warm, buttery glow over the scene. The creature, content in its butter river, lets out a yawn. Nearby, a flock of birds take flight"
image = pipeline(
prompt=prompt,
num_inference_steps=28,
guidance_scale=4.5,
max_sequence_length=512,
).images[0]
image.save("whimsical.png")
Funcionalidades
- Modelo texto-a-imagen basado en arquitectura Multimodal Diffusion Transformer MMDiT.
- Variante GGUF cuantizada para uso local y autoalojado.
- Incluye cuantizaciones FP16, Q8_0, Q4_1 y Q4_0 en distintos componentes del modelo.
- Usa tres codificadores de texto preentrenados: OpenCLIP ViT-G, CLIP ViT-L y T5-xxl.
- Aplica QK-normalization para mejorar la estabilidad del entrenamiento.
- Diseñado para mejor adherencia a prompts, calidad estética, tipografía y comprensión de instrucciones complejas.
- Compatible con flujos mediante Diffusers, ComfyUI y herramientas locales compatibles.
- Licencia Stability AI Community License, con uso gratuito para investigación, uso no comercial y organizaciones o individuos con menos de 1M USD de ingresos anuales.
Casos de uso
- Generación de ilustraciones, arte conceptual y piezas visuales a partir de prompts de texto.
- Diseño gráfico, exploración visual y procesos creativos asistidos por IA.
- Herramientas educativas o creativas que necesiten generación de imágenes local o autoalojada.
- Investigación sobre modelos generativos texto-a-imagen y sus limitaciones.
- Pruebas de ejecución local con formatos GGUF y cuantizaciones para reducir requisitos de memoria.