Iris-3B

Iris-3B

通过直接绘制每个像素，根据文字提示生成 1024 像素的图像，不使用 VAE 或潜空间。微调后的版本可以估计深度，并修复或放大图像。适合视觉研究人员和图像创作者。

由 speridlabs 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Iris-3B 是一个 30 亿参数、在像素空间工作的文生图模型。它不是在压缩的潜空间里作画再解码，而是由网络自己输出每一个像素。经过微调、不改动架构，同一个模型还能估计深度，并修复和放大图像。

适合谁：想试用像素空间生成器及其深度和修复变体的研究人员和图像创作者。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
研究 | 视觉研究人员 | 研究把像素空间先验作为视觉基础模型的替代 | 与潜空间生成器做比较
设计 | 艺术家 | 根据详细的文字提示生成图像 | 做一张影棚风格的人像或 3D 渲染风格的图
影像 | 开发者 | 使用深度估计和修复的变体 | 放大一张低分辨率照片

如果你需要能在手机上运行的小模型，可以跳过它。

用在哪里：

• 你自己的电脑，在 Windows、macOS 或 Linux 上用 Python 和 PyTorch
• 模型卡链接的演示页面，可以快速看看效果
• turbo 文件夹里的 Turbo 版本，出图更快

Use case | Who | What they get back
文生图 | 艺术家 | 根据你的提示词生成的 1024 像素图像
深度估计 | 开发者 | 微调变体给出的深度图
修复和放大 | 开发者 | 清理并放大后的图像

如何设置：

• 带 pip 的 Python
• 能放下权重的 GPU，F32 约 12 GB，4-bit 约 1.5 GB（估算值）
• 项目在 GitHub 页面上的代码，模型卡让你先安装它

1. 安装 Hugging Face hub 工具。
2. 下载模型文件。
3. 按模型卡的说明安装项目代码，然后运行。

pip install -U huggingface_hub
hf download speridlabs/iris-3b

如何使用：你输入一条提示词，得到一张 1024 像素的图像。模型卡的示例用的是默认设置，引导值为 3、100 步。这里看到的模型卡部分在运行命令之前就截断了，所以请查看模型卡了解它们。

示例：你用默认设置输入一条描述博物馆聚光灯下青铜马雕塑的提示词。模型返回一张约一百万像素、保持原生宽高比的图像。

新手与专家：如果你是新手，先试试托管的演示页面，看看它能做出什么，再在本地运行。先用默认设置。

如果你是专家，思路是像素空间先验可以避开解码器带来的有损、偏向纹理的潜空间。这个项目探索用像素空间生成器来替代 DINOv2 之类的骨干网络。Turbo 变体是 4 步蒸馏版本，在一块 H100 上约 0.7 秒生成一张 1024 乘 1024 的图像。

你输入文字提示词
网络直接绘制每个像素
不涉及 VAE 或潜空间解码器
你得到一张 1024 像素的图像

注意事项：模型卡列出了标准模型和更快的 Turbo 版本。

Title: 模型卡中的采样步数
Iris-3B 默认: 100 步
Iris-3B Turbo: 4 步

• License: Apache 2.0，与 Hugging Face 记录一致。
• Cost to run: 没有提到 API 密钥或账号。你需要能跑 3B 权重的 GPU。
• Data it reaches: 下载会访问 Hugging Face 和 GitHub。模型卡没有说明其他数据访问。
• Not for: 模型卡没有列出禁止的用途。Turbo 的耗时数据指的是一块 H100 GPU。

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text to image
• 框架：pytorch
• 参数量：3B
• Weights: about 12 GB in F32; about 1.5 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：997
• 点赞：350
• 许可证：apache-2.0
• Quantized versions: 19
• Fine-tunes: 4
• 标签：pytorch, safetensors, text-to-image, diffusion, pixel-space, flow-matching, general-vision-learner, vision-foundation-model, depth-estimation, image-restoration, super-resolution

链接

• 模型：https://huggingface.co/speridlabs/iris-3b
• 文件：https://huggingface.co/speridlabs/iris-3b/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download speridlabs/iris-3b

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。