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Texto a imagen

Versión cuantizada de Z-Image-Turbo preparada por Nunchaku para generación y transformación de imágenes con inferencia eficiente. Ofrece pesos INT4 y NVFP4 con varias configuraciones de rango para equilibrar velocidad y calidad, manteniendo una pérdida mínima de rendimiento frente al modelo base.

Como usar

Uso con Diffusers: consultar z-image-turbo.py.
Uso con ComfyUI: consultar nunchaku-z-image-turbo.json.
Para configuraciones más avanzadas, revisar el tutorial enlazado en la página del modelo.

Funcionalidades

Modelo de imagen a imagen cuantizado a partir de Z-Image-Turbo.
Pesos en INT4 para GPUs no Blackwell y en NVFP4 para GPUs Blackwell serie 50.
Opciones de rango `r32`, `r128` y `r256` para priorizar velocidad, calidad equilibrada o máxima calidad.
Optimizado para ejecutarse con el motor de inferencia `nunchaku`.
Basado en la metodología SVDQuant descrita en el paper ICLR 2025.
Incluye ejemplos de uso tanto con Diffusers como con ComfyUI mediante archivos de referencia del repositorio.

Casos de uso

Edición y transformación rápida de imágenes a partir de una imagen de entrada.
Flujos de inferencia eficientes en GPUs con memoria o presupuesto de cómputo limitados.
Pruebas comparativas entre configuraciones cuantizadas priorizando velocidad frente a calidad visual.
Integración en pipelines basados en Diffusers o interfaces visuales como ComfyUI.