Bonsai-27B-GGUF
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
在浏览器演示里用 FLUX.1 Kontext dev 模型编辑图片,自带三张示例图片。适合想不在本地搭环境就试试 AI 图片编辑的设计师和图像创作者。
FLUX.1 Kontext 是一款工具包,属于效率类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download black-forest-labs/FLUX.1-Kontext-Dev --repo-type space --local-dir FLUX.1-Kontext-Dev cd FLUX.1-Kontext-Dev
这个 Space 是一个图片编辑演示,运行 black-forest-labs 的 FLUX.1 Kontext dev 模型。仓库里有三张示例图片,一只猫、一些花和一个怪物,还有两个优化文件。它在 Hugging Face 的 zero-a10g 硬件上运行,带有 MCP 标签。
适合编辑或制作图片、想在浏览器里试试 Kontext 编辑的人,也适合想读一个围绕大型图像模型的小型 Gradio 应用的开发者。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 设计 | 平面设计师 | 试用 AI 对图片的编辑 | 打开一张示例图片,对它运行一次编辑 |
| 内容创作 | 创作者和营销人员 | 为帖子修改图片 | 为一条社交帖子编辑产品照片 |
| AI 开发 | 开发者 | 研究图像编辑模型的演示 | 阅读 app.py 和 optimization.py |
如果你需要书面指南,可以跳过它,因为来源只说它是 FLUX dev 上的图片编辑。
你可以在这些地方使用它:
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 图片编辑 | 设计师和创作者 | 你的图片的编辑版本 |
| 试用示例 | 新手 | 三张示例图片上的结果 |
如果要在本地运行副本,你需要先准备:
在线页面不需要这些。若要运行你自己的副本,请按下面的步骤操作。
pip install -U huggingface_hub hf download black-forest-labs/FLUX.1-Kontext-Dev --repo-type space --local-dir FLUX.1-Kontext-Dev cd FLUX.1-Kontext-Dev pip install gradio==5.34.0 pip install -r requirements.txt python app.py
在浏览器里打开这个 Space,或者用下面的命令启动你自己的副本。然后加载一张图片,或者用一张示例图片,运行编辑。
python app.py
你打开这个 Space,选一张示例图片,对它运行一次编辑。页面会返回这张图片的编辑版本。
如果你是新手,先从三张示例图片之一开始。先看看编辑改变了什么,再上传你自己的图片。
如果你熟悉这个领域,这个 Space 包装了 FLUX.1 Kontext dev 模型,并把提速相关的工作放在 optimization.py 和 optimization_utils.py 里。来源没有说明更多设置,所以细节请阅读这些文件。
来源只有一句话的描述,所以这个页面依据的是仓库文件和 Hugging Face 自己的记录。
在浏览器演示里用 FLUX.1 Kontext dev 模型编辑图片,自带三张示例图片。适合想不在本地搭环境就试试 AI 图片编辑的设计师和图像创作者。
由 black-forest-labs 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:这个 Space 是一个图片编辑演示,运行 black-forest-labs 的 FLUX.1 Kontext dev 模型。仓库里有三张示例图片,一只猫、一些花和一个怪物,还有两个优化文件。它在 Hugging Face 的 zero-a10g 硬件上运行,带有 MCP 标签。
适合谁:适合编辑或制作图片、想在浏览器里试试 Kontext 编辑的人,也适合想读一个围绕大型图像模型的小型 Gradio 应用的开发者。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
设计 | 平面设计师 | 试用 AI 对图片的编辑 | 打开一张示例图片,对它运行一次编辑
内容创作 | 创作者和营销人员 | 为帖子修改图片 | 为一条社交帖子编辑产品照片
AI 开发 | 开发者 | 研究图像编辑模型的演示 | 阅读 app.py 和 optimization.py
如果你需要书面指南,可以跳过它,因为来源只说它是 FLUX dev 上的图片编辑。
用在哪里:你可以在这些地方使用它:
Use case | Who | What they get back
图片编辑 | 设计师和创作者 | 你的图片的编辑版本
试用示例 | 新手 | 三张示例图片上的结果
如何设置:如果要在本地运行副本,你需要先准备:
在线页面不需要这些。若要运行你自己的副本,请按下面的步骤操作。
pip install -U huggingface_hub
hf download black-forest-labs/FLUX.1-Kontext-Dev --repo-type space --local-dir FLUX.1-Kontext-Dev
cd FLUX.1-Kontext-Dev
pip install gradio==5.34.0
pip install -r requirements.txt
python app.py
如何使用:在浏览器里打开这个 Space,或者用下面的命令启动你自己的副本。然后加载一张图片,或者用一张示例图片,运行编辑。
python app.py
示例:你打开这个 Space,选一张示例图片,对它运行一次编辑。页面会返回这张图片的编辑版本。
新手与专家:如果你是新手,先从三张示例图片之一开始。先看看编辑改变了什么,再上传你自己的图片。
如果你熟悉这个领域,这个 Space 包装了 FLUX.1 Kontext dev 模型,并把提速相关的工作放在 optimization.py 和 optimization_utils.py 里。来源没有说明更多设置,所以细节请阅读这些文件。
打开 Space
加载图片或选一张示例
运行编辑
模型返回编辑后的图片
注意事项:来源只有一句话的描述,所以这个页面依据的是仓库文件和 Hugging Face 自己的记录。
在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 4 KB
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Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论,来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的,也未经核实,点开即可在原帖处阅读。
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
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