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1.58 Bit FLUX
1.58 Bit FLUX
目标受众为图像生成领域的研究人员和开发者，特别是那些需要在资源受限的环境中进行高效图像生成的专业人士。1.58-bit FLUX通过减少模型大小和提高计算效率，使得在硬件资源有限的情况下也能进行高质量的图像生成，适合需要快速原型设计和产品开
图片生成AI模型#图像生成#量化#模型优化#自监督学习#计算效率普通产品开源
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简介
1.58-bit FLUX是一种先进的文本到图像生成模型，通过使用1.58位权重（即{-1, 0, +1}中的值）来量化FLUX.1-dev模型，同时保持生成1024x1024图像的可比性能。该方法无需访问图像数据，完全依赖于FLUX.1-dev模型的自监督。此外，开发了一种定制的内核，优化了1.58位操作，实现了模型存储减少7.7倍，推理内存减少5.1倍，并改善了推理延迟。在GenEval和T2I Compbench基准测试中的广泛评估表明，1.58-bit FLUX在保持生成质量的同时显著提高了计算效率。
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产品特色
• 1.58位量化：使用1.58位权重量化模型，极大减少模型大小。
• 自监督学习：不依赖外部图像数据，通过模型自身的自监督进行训练。
• 定制内核优化：为1.58位操作特别优化的内核，提高运算效率。
• 存储和内存优化：模型存储减少7.7倍，推理内存减少5.1倍。
• 推理延迟改善：优化后的模型在推理时具有更低的延迟。
• 保持生成质量：在量化的同时保持了图像生成的质量。
• 计算效率提升：在基准测试中显示出显著的计算效率提升。
使用教程
1. 访问Hugging Face网站并登录账户。
2. 搜索1.58-bit FLUX模型并进入模型页面。
3. 阅读模型的详细描述和使用条件。
4. 下载模型及其相关代码。
5. 根据提供的文档和示例代码，将模型集成到自己的项目中。
6. 使用模型进行图像生成，输入文本描述并获取生成的图像。
7. 根据需要调整模型参数，优化生成效果。
8. 分析生成的图像，并根据项目需求进行后续处理。
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