Diffusers documentation

LongCat-Image

Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

LongCat-Image

LoRA

LongCat-Image'ı tanıtıyoruz; bu öncü, açık kaynaklı ve iki dilli (Çince-İngilizce) görsel oluşturma temel modeli, mevcut önde gelen modellerde yaygın olan çok dilli metin işleme, fotogerçekçilik, dağıtım verimliliği ve geliştirici erişilebilirliği alanlarındaki temel zorlukları ele almak üzere tasarlanmıştır.

Öne Çıkan Özellikler

  • 🌟 İstisnai Verimlilik ve Performans: Sadece 6B parametreye sahip olan LongCat-Image, birçok açık kaynaklı modeli birden fazla benchmark'ta geride bırakarak verimli model tasarımının devasa potansiyelini ortaya koymaktadır.
  • 🌟 Üstün Düzenleme Performansı: LongCat-Image-Edit modeli, açık kaynaklı modeller arasında en ileri düzey performansa ulaşarak üstün görsel tutarlılıkla öncü talimat izleme ve görüntü kalitesi sunar.
  • 🌟 Güçlü Çince Metin Görselleştirme: LongCat-Image, mevcut SOTA açık kaynak modellerine kıyasla yaygın Çince karakterlerin görselleştirilmesinde üstün doğruluk ve kararlılık gösterir ve Çince sözlük kapsamı açısından sektörde öncü bir seviyeye ulaşır.
  • 🌟 İşaret Edici Foto Gerçekçilik: Yenilikçi bir veri stratejisi ve eğitim çerçevesi sayesinde LongCat-Image, üretilen görsellerde dikkat çekici bir foto gerçekçiliğe ulaşır.
  • 🌟 Kapsamlı Açık Kaynak Ekosistemi: Ara kontrol noktalarından tam eğitim koduna kadar eksiksiz bir araç zinciri sunuyor, bu da ileri araştırma ve geliştirme için engeli önemli ölçüde düşürüyor.

Daha fazla ayrıntı için kapsamlı LongCat-Image Technical Report'a başvurun.

Kullanım Örneği

import torch
import diffusers
from diffusers import LongCatImagePipeline

weight_dtype = torch.bfloat16
pipe = LongCatImagePipeline.from_pretrained("meituan-longcat/LongCat-Image", dtype=torch.bfloat16 )
pipe.to('cuda')  # or "mps", "xpu", "cpu"
# pipe.enable_model_cpu_offload()

prompt = '一个年轻的亚裔女性,身穿黄色针织衫,搭配白色项链。她的双手放在膝盖上,表情恬静。背景是一堵粗糙的砖墙,午后的阳光温暖地洒在她身上,营造出一种宁静而温馨的氛围。镜头采用中距离视角,突出她的神态和服饰的细节。光线柔和地打在她的脸上,强调她的五官和饰品的质感,增加画面的层次感与亲和力。整个画面构图简洁,砖墙的纹理与阳光的光影效果相得益彰,突显出人物的优雅与从容。'
image = pipe(
    prompt,
    height=768,
    width=1344,
    guidance_scale=4.0,
    num_inference_steps=50,
    num_images_per_prompt=1,
    generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(43),
    enable_cfg_renorm=True,
    enable_prompt_rewrite=True,
).images[0]
image.save(f'./longcat_image_t2i_example.png')

Bu pipeline, LongCat-Image Team tarafından katkı sağlanmıştır. Orijinal kod tabanı burada bulunabilir.

Mevcut modeller:

ModellerTürAçıklamaİndirme Bağlantısı
LongCat‑ImageMetinden GörseleSon Sürüm. Kutudan çıktığı gibi çıkarım için standart model.🤗 Huggingface
LongCat‑Image‑DevMetinden GörseleGeliştirme. İnce ayar için uygun orta eğitim kontrol noktası.🤗 Huggingface
LongCat‑Image‑EditGörsel DüzenlemeGörsel düzenleme için özel model.🤗 Huggingface

LongCatImagePipeline

sınıf diffusers.LongCatImagePipeline

< >

( scheduler: FlowMatchEulerDiscreteSchedulervae: AutoencoderKLtext_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGenerationtokenizer: Qwen2Tokenizertext_processor: Qwen2VLProcessortransformer: LongCatImageTransformer2DModel )

Metinden görüntüye üretim hattı.

  • tümü
  • call

LongCatImagePipelineOutput

sınıf diffusers.pipelines.longcat_image.LongCatImagePipelineOutput

< >

( images: list[PIL.Image.Image, numpy.ndarray] )

Parametreler

  • images (list[PIL.Image.Image] veya np.ndarray) — Uzunluğu batch_size olan gürültüsü azaltılmış PIL görüntülerinin listesi veya (batch_size, height, width, num_channels) biçiminde bir numpy dizisi. PIL görüntüleri veya numpy dizisi, difüzyon hattının gürültüsü azaltılmış görüntülerini temsil eder.

Stable Diffusion hatları için çıktı sınıfı.

Update on GitHub