Shuttle 3.1 Aesthetic

🚀 Shuttle 3.1 Aesthetic

Shuttle 3.1 Aestheticは、テキストプロンプトから4～6ステップで詳細かつ美しい画像を生成するテキスト・イメージAIモデルです。画像品質、活版印刷、複雑なプロンプトの理解、リソース効率の面で高いパフォーマンスを発揮します。

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🚀 クイックスタート

モデルのバリアント

これらのモデルバリアントは、さまざまなハードウェア機能とユースケースに最適化された異なる精度レベルと形式を提供します。

• bfloat16
• fp8
• GGUF (近日公開)

モデルは、こちらのウェブサイトで試すことができます。

✨ 主な機能

• テキストプロンプトから4～6ステップで詳細かつ美しい画像を生成
• 画像品質、活版印刷、複雑なプロンプトの理解、リソース効率の面で高いパフォーマンス

📦 インストール

APIを使用したモデルの利用

ShuttleAIを通じてAPIを介してShuttle 3.1 Aestheticを使用することができます。

• ShuttleAI
• ShuttleAI Docs

🧨 Diffusersを使用したモデルの利用

diffusersをインストールまたはアップグレードします。

pip install -U diffusers

次に、DiffusionPipelineを使用してモデルを実行できます。

import torch
from diffusers import DiffusionPipeline

# Load the diffusion pipeline from a pretrained model, using bfloat16 for tensor types.
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "shuttleai/shuttle-3.1-aesthetic", torch_dtype=torch.bfloat16
).to("cuda")

# Uncomment the following line to save VRAM by offloading the model to CPU if needed.
# pipe.enable_model_cpu_offload()

# Uncomment the lines below to enable torch.compile for potential performance boosts on compatible GPUs.
# Note that this can increase loading times considerably.
# pipe.transformer.to(memory_format=torch.channels_last)
# pipe.transformer = torch.compile(
#     pipe.transformer, mode="max-autotune", fullgraph=True
# )

# Set your prompt for image generation.
prompt = "A cat holding a sign that says hello world"

# Generate the image using the diffusion pipeline.
image = pipe(
    prompt,
    height=1024,
    width=1024,
    guidance_scale=3.5,
    num_inference_steps=4,
    max_sequence_length=256,
    # Uncomment the line below to use a manual seed for reproducible results.
    # generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(0)
).images[0]

# Save the generated image.
image.save("shuttle.png")

詳細については、diffusersのドキュメントを参照してください。

ComfyUIを使用したモデルの利用

ComfyUIを使用してShuttle 3.1 Aestheticでローカル推論を実行するには、このsafetensorsファイルを使用できます。

🔧 技術詳細

Shuttle 3.1 Aestheticは、Shuttle 3 Diffusionをベースにしています。4ステップでFlux Devに似た画像を生成することができ、Apache 2ライセンスの下で提供されています。モデルはトレーニング中に部分的にディスティルされています。特殊なトレーニング方法を採用することで、Schnellシリーズのモデルの制限を克服し、詳細と色を向上させています。

📄 ライセンス

このモデルは、Apache 2.0ライセンスの下で提供されています。