Nunchaku Flux.1 Dev

🚀 nunchaku-flux.1-devモデルカード

このリポジトリには、FLUX.1-dev のNunchaku量子化バージョンが含まれています。これは、テキストプロンプトから高品質な画像を生成するように設計されており、パフォーマンスの損失を最小限に抑えながら、効率的な推論が可能です。

🚀 クイックスタート

このモデルは、テキストプロンプトから高品質な画像を生成するために最適化されています。以下のセクションでは、モデルの詳細、使用方法、パフォーマンスについて説明します。

✨ 主な機能

• テキストから画像を生成する能力
• 量子化による効率的な推論
• パフォーマンスの最小限の損失

📚 ドキュメント

モデルの詳細

モデルの説明

モデルファイル

• ：SVDQuantによる量子化INT4 FLUX.1-devモデル。非Blackwell GPU（50シリーズ以前）のユーザー向け。
• ：SVDQuantによる量子化NVFP4 FLUX.1-devモデル。Blackwell GPU（50シリーズ）のユーザー向け。

モデルの出所

• 推論エンジン：nunchaku
• 量子化ライブラリ：deepcompressor
• 論文：SVDQuant: Absorbing Outliers by Low-Rank Components for 4-Bit Diffusion Models
• デモ：svdquant.mit.edu

使用方法

• Diffusersの使用方法：flux.1-dev.py を参照してください。より高度な使用方法については、チュートリアル を確認してください。
• ComfyUIの使用方法：nunchaku-flux.1-dev.json を参照してください。

パフォーマンス

引用方法

@inproceedings{
  li2024svdquant,
  title={SVDQuant: Absorbing Outliers by Low-Rank Components for 4-Bit Diffusion Models},
  author={Li*, Muyang and Lin*, Yujun and Zhang*, Zhekai and Cai, Tianle and Li, Xiuyu and Guo, Junxian and Xie, Enze and Meng, Chenlin and Zhu, Jun-Yan and Han, Song},
  booktitle={The Thirteenth International Conference on Learning Representations},
  year={2025}
}

帰属通知

FLUX.1 [dev] モデルは、Black Forest Labs Inc.によってFLUX.1 [dev] Non-Commercial Licenseの下でライセンスされています。著作権はBlack Forest Labs Inc.に帰属します。いかなる場合も、Black Forest Labs Inc.は、このモデルの使用に関連する契約、不法行為またはその他の訴訟に起因する、または関連するいかなる請求、損害またはその他の責任について責任を負いません。