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AccueilLLMsnunchaku flux.1 krea dev

nunchaku flux.1 krea dev

par nunchaku-ai

Open source · 4k downloads · 120 likes

2.6
(120 avis)ImageAPI & Local
À propos

Nunchaku Flux.1 Krea Dev est un modèle de génération d'images à partir de texte, optimisé pour produire des visuels de haute qualité tout en restant léger et efficace. Développé par l'équipe Nunchaku, il s'appuie sur le modèle FLUX.1-Krea-dev de Black Forest Labs, mais en version quantifiée pour réduire son empreinte mémoire sans sacrifier les performances. Il se distingue par sa capacité à fonctionner sur des configurations matérielles variées, y compris les GPU moins récents, grâce à des techniques de compression avancées comme SVDQuant. Idéal pour les artistes, designers ou développeurs souhaitant intégrer une génération d'images rapide et précise dans leurs projets créatifs ou applications, il offre une alternative performante aux modèles traditionnels plus gourmands en ressources.

Documentation

Nunchaku Logo

Model Card for nunchaku-flux.1-krea-dev

visual This repository contains Nunchaku-quantized versions of FLUX.1-Krea-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-krea-dev-non-commercial-license
  • Quantized from model: FLUX.1-Krea-dev

Model Files

  • svdq-int4_r32-flux.1-krea-dev.safetensors: SVDQuant quantized INT4 FLUX.1-Krea-dev model. For users with non-Blackwell GPUs (pre-50-series).
  • svdq-fp4_r32-flux.1-krea-dev.safetensors: SVDQuant quantized NVFP4 FLUX.1-Krea-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-krea-dev.py. Just replace the safetensors with the ones from this repository. Check our tutorial for more advanced usage.
  • ComfyUI Usage: See nunchaku-flux.1-dev.json. Just replace the safetensors with the ones from this repository.

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
2.6

Essayer nunchaku flux.1 krea dev

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