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FLUX.1 Kontext Lightning
模型概述
該項目探索FLUX.1 - dev的低秩自適應(LoRAs)對Kontext - dev模型的影響，已與加速LoRAs進行融合，並完成量化處理
模型特點
量化處理
模型已完成4bit量化處理，顯存使用量降至約10GB，推理速度更快
LoRA融合
探索低秩自適應(LoRAs)對基礎模型的影響，已與加速LoRAs進行融合
快速推理
建議步數設置為6-8步，可實現快速圖像生成
模型能力
圖像生成
圖像到圖像轉換
使用案例
創意設計
概念藝術生成
快速生成創意概念藝術圖像
在6-8步內完成高質量圖像生成
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98