Nunchaku Flux.1 Dev Colossus

🚀 nunchaku-flux.1-dev-colossus モデルカード

このリポジトリには、Colossus Project Flux 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、テキストから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、パフォーマンスなどについて説明します。

✨ 主な機能

• テキストから高品質な画像を生成
• 効率的な推論のために量子化されている
• パフォーマンスの損失を最小限に抑える

📚 ドキュメント

モデル詳細

モデルの説明

モデルファイル

• : SVDQuantで量子化されたINT4 FLUX ColossusV12モデル。Blackwell以前のGPU（50シリーズ以前）を持つユーザー向け。
• : SVDQuantで量子化されたNVFP4 FLUX ColossusV12モデル。Blackwell GPU（50シリーズ）を持つユーザー向け。

モデルソース

• 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-colossus.py を参照してください。このリポジトリのsafetensorsファイルに置き換えるだけです。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。このリポジトリのsafetensorsファイルに置き換えるだけです。

パフォーマンス

引用

@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] 非商用ライセンス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。

📄 ライセンス

このモデルは flux-1-dev-non-commercial-license の下で提供されています。