Z-Image De-Turbo डी-डिस्टिल्ड मॉडल
Z-Image मॉडल का डी-डिस्टिल्ड संस्करण, टर्बो डिस्टिलेशन सीमाओं को तोड़ता है
अवलोकन
Z-Image De-Turbo Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo का डी-डिस्टिल्ड संस्करण है, जिसे Z-Image-Turbo द्वारा उत्पन्न छवियों पर फाइन-ट्यून किया गया है ताकि टर्बो डिस्टिलेशन सीमाओं को तोड़ा जा सके। यह मॉडल विशेष रूप से प्रशिक्षण और गहरे फाइन-ट्यूनिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है।
विशेषताएं
- मूल टर्बो मॉडल की सीमाओं को तोड़ने वाली डी-डिस्टिलेशन तकनीक
- एडाप्टर के बिना प्रत्यक्ष प्रशिक्षण क्षमता
- आधार मॉडल के साथ संगतता के साथ LoRA प्रशिक्षण समर्थन
- मूल टर्बो मॉडल की क्षमताओं से परे गहरा फाइन-ट्यूनिंग समर्थन
- ComfyUI संस्करण और diffusers-आधारित संस्करण उपलब्ध
- CFG सामान्यीकरण समर्थन
चित्र
इंस्टॉलेशन
git clone https://huggingface.co/ostris/Z-Image-De-Turbo pip install -r requirements.txt
उपयोग
इन्फेरेंस के लिए, कम CFG (2.0-3.0) और 20-30 चरणों का उपयोग करें। बेहतर परिणामों के लिए मॉडल CFG सामान्यीकरण का समर्थन करता है।
आवश्यकताएं
- Python 3.8+
- PyTorch
- Diffusers लाइब्रेरी
- CUDA संगत GPU
- प्रशिक्षण के लिए 16GB+ VRAM अनुशंसित
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