Diffusers documentation

LongCat-Image

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v0.42.1).
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 )

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