nunchaku-ai/nunchaku-qwen-image-edit
nunchaku-ai
Texto a imagen
Versiones cuantizadas con Nunchaku de Qwen-Image-Edit, un modelo de edición de imágenes basado en Qwen-Image. Está orientado a inferencia eficiente con pérdida mínima de rendimiento y mantiene capacidades avanzadas de renderizado de texto complejo en imágenes.
Como usar
Uso con Diffusers: consultar qwen-image-edit.py y qwen-image-edit-lightning.py; la página también remite a un tutorial avanzado.
Uso con ComfyUI: consultar nunchaku-qwen-image-edit.json.
Funcionalidades
- Tipo de modelo: image-to-image para edición de imágenes.
- Cuantizado desde Qwen-Image-Edit usando SVDQuant.
- Licencia apache-2.0.
- Modelos INT4 para GPU no Blackwell anteriores a la serie 50.
- Modelos NVFP4 para GPU Blackwell de la serie 50.
- Variantes r32 para inferencia más rápida y r128 para mejor calidad con inferencia más lenta.
- Incluye modelos base para uso general y variantes destiladas de 4 y 8 pasos fusionadas con LoRA Qwen-Image-Edit-Lightning V1.0.
- Motor de inferencia: nunchaku; biblioteca de cuantización: deepcompressor.
Casos de uso
- Edición de imágenes con prompts de texto.
- Inferencia eficiente de Qwen-Image-Edit en GPU mediante cuantización.
- Flujos de edición de imagen en Diffusers o ComfyUI.
- Casos donde se necesita preservar calidad visual y renderizado de texto complejo con menor coste de inferencia.