mit-han-lab/svdq-int4-flux.1-schnell
mit-han-lab
Texto a imagen
Modelo de texto a imagen basado en FLUX.1-schnell, cuantizado a 4 bits con SVDQuant. La técnica SVDQuant absorbe valores atípicos mediante componentes de bajo rango para reducir el coste de modelos de difusión manteniendo su utilidad. El repositorio está marcado como obsoleto y será ocultado en diciembre de 2025; se recomienda usar nunchaku-tech/nunchaku-flux.1-schnell.
Como usar
No se incluye un ejemplo de uso en el HTML proporcionado. La página indica que este repositorio está obsoleto y recomienda usar: https://huggingface.co/nunchaku-tech/nunchaku-flux.1-schnell
Funcionalidades
- Generación de imágenes a partir de texto
- Modelo Diffusers
- Cuantización INT4 mediante SVDQuant
- Basado en black-forest-labs/FLUX.1-schnell
- Relacionado con el paper aceptado en ICLR 2025: SVDQuant: Absorbing Outliers by Low-Rank Components for 4-Bit Diffusion Models
- Entrenado o preparado con el dataset mit-han-lab/svdquant-datasets
- Licencia Apache 2.0
- No está desplegado en proveedores de inferencia de Hugging Face
Casos de uso
- Generación rápida de imágenes desde prompts de texto
- Experimentación con FLUX.1-schnell cuantizado a 4 bits
- Investigación sobre compresión y cuantización de modelos de difusión
- Evaluación de SVDQuant en modelos generativos de imagen