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AccueilLLMsnunchaku flux.1 dev

nunchaku flux.1 dev

par nunchaku-ai

Open source · 7k downloads · 49 likes

2.1
(49 avis)ImageAPI & Local
À propos

Nunchaku Flux.1 dev est un modèle d'IA spécialisé dans la génération d'images à partir de descriptions textuelles, offrant une alternative optimisée et quantifiée du modèle FLUX.1-dev. Il se distingue par son efficacité accrue, permettant une inférence rapide même sur des configurations matérielles moins puissantes, tout en conservant une qualité visuelle élevée. Ce modèle s'adresse particulièrement aux créateurs, développeurs et artistes souhaitant intégrer une solution performante de génération d'images dans leurs projets. Son approche de quantification avancée le rend accessible sur une plus large gamme de GPU, y compris les modèles pré-Blackwell. Nunchaku Flux.1 dev se positionne ainsi comme un outil polyvalent pour des applications variées, de la création artistique à l'automatisation de contenus visuels.

Documentation

Nunchaku Logo

Model Card for nunchaku-flux.1-dev

visual This repository contains Nunchaku-quantized versions of FLUX.1-dev, designed to generate high-quality images from text prompts. It is optimized for efficient inference while maintaining minimal loss in performance.

Model Details

Model Description

  • Developed by: Nunchaku Team
  • Model type: text-to-image
  • License: flux-1-dev-non-commercial-license
  • Quantized from model: FLUX.1-dev

Model Files

  • svdq-int4_r32-flux.1-dev.safetensors: SVDQuant quantized INT4 FLUX.1-dev model. For users with non-Blackwell GPUs (pre-50-series).
  • svdq-fp4_r32-flux.1-dev.safetensors: SVDQuant quantized NVFP4 FLUX.1-dev model. For users with Blackwell GPUs (50-series).

Model Sources

  • Inference Engine: nunchaku
  • Quantization Library: deepcompressor
  • Paper: SVDQuant: Absorbing Outliers by Low-Rank Components for 4-Bit Diffusion Models
  • Demo: demo.nunchaku.tech

Usage

  • Diffusers Usage: See flux.1-dev.py. Check our tutorial for more advanced usage.
  • ComfyUI Usage: See nunchaku-flux.1-dev.json.

Performance

performance

Citation

Bibtex
@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}
}

Attribution Notice

The FLUX.1 [dev] Model is licensed by Black Forest Labs Inc. under the FLUX.1 [dev] Non-Commercial License. Copyright Black Forest Labs Inc. IN NO EVENT SHALL BLACK FOREST LABS INC. BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH USE OF THIS MODEL.

Liens & Ressources
Spécifications
CatégorieImage
AccèsAPI & Local
LicenceOpen Source
TarificationOpen Source
Note
2.1

Essayer nunchaku flux.1 dev

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