SenseNova-U1.5 MoT TailSteer

SenseNova-U1.5 MoT TailSteer

分多轮编辑图片，把每次的结果再作为下一轮的输入，同时限制漂移。适合想试用分步图片编辑或研究这个模型的人。

由 hugging-apps 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。

简介

它是什么：这个 Space 是多轮图片编辑的演示，用的是经过 TailSteer 方法调优的 SenseNova 8B 模型。当每一次编辑的结果都变成下一次的输入时，小误差会不断累积，画面就会漂移。TailSteer 的目的就是减少这种漂移。这个演示把每个结果送回去作为输入，并保留轮次历史。

适合谁：它适合分几个小步骤编辑图片的人，也适合想看看调优后的模型在反复编辑中表现如何的研究人员。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
设计 | 设计师 | 通过一连串小指令把图片逐步改好 | 先改光线，再调一个细节，再加一个物体
营销 | 内容团队 | 分步调整视觉图，而不是从头再来 | 把参考图里的产品放进一个场景
机器学习 | 研究人员 | 观察漂移在很多轮里是如何累积的 | 连续做十次编辑，再和起点比较
软件 | 开发者 | 阅读一个包装了图片编辑模型的 Gradio 应用 | 打开 app.py，跟着轮次循环读

如果你需要精确、可重复且全速的编辑，可以跳过它，因为这个演示用减少一些采样步数换取速度。

用在哪里：

• 浏览器：打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面，不用安装任何东西
• 在 Windows、macOS 或 Linux 上，用 Python 3.12 运行的副本
• 支持 MCP 的工具，因为这个 Space 带有 MCP 标签，不过来源没有描述它的工具

Use case | Who | What they get back
多轮编辑 | 设计师 | 每条指令之后编辑好的图片，并带有轮次历史
插入主体 | 内容团队 | 加入了参考图里主体的图片
文字生成图片 | 任何好奇的人 | 一张可以送进编辑循环的生成图片

如何设置：在线版本什么都不用准备。要在自己的电脑上运行副本，你需要下面这些。

• 装有 pip 的 Python 3.12，系统可以是 Windows、macOS 或 Linux
• Hugging Face hub 客户端，第一步会安装它
• requirements.txt 里列出的软件包

1. 安装 Hugging Face hub 客户端。
2. 把这个 Space 的文件下载到本地文件夹。
3. 进入这个文件夹。
4. 安装这个 Space 指定的 Gradio 版本。
5. 从 requirements.txt 安装其余的软件包。
6. 启动 app.py。

pip install -U huggingface_hub
hf download hugging-apps/tailsteer-sensenova-u15-mot --repo-type space --local-dir tailsteer-sensenova-u15-mot
cd tailsteer-sensenova-u15-mot
pip install gradio==6.31.0
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用：上传一张图片，给一条指令，然后继续下去，因为每个结果都会变成下一轮的输入。想插入一个主体时，可以加上可选的参考图片。同一个模型也能根据文字生成图片。

Tool | What it does
多轮编辑 | 对当前图片应用一条指令，并把结果送回去作为下一轮的输入
参考图片 | 可选的额外图片，用来插入一个主体
文字生成图片 | 生成一张可以送进编辑循环的图片
轮次历史 | 让之前的各轮一直可见

示例：你上传一张中庭的照片，输入 "make the light warmer"。这个 Space 会返回编辑后的图片。然后你输入 "add a plant near the stairs"，它会编辑新的图片，两轮都保留在历史里。

新手与专家：如果你是新手，先用一张内置的示例图片，每次只做一处小改动。在要求下一处修改之前，先检查每个结果。

如果你熟悉这个领域，这个演示沿用官方的采样设置，CFG 系数 4.0，时间步偏移 3.0，并把编辑输出规范成 2048 乘 2048 像素。它默认用 28 步而不是 50 步，速度更快，但采样器的余地更小。一个防护模型会在处理器上检查编辑提示词。

Title: 采样步数，演示与官方设置的对比
本演示: 28 步
官方默认: 50 步

你上传一张图片或生成一张
你输入一条编辑指令
TailSteer 模型编辑图片
结果变成下一轮的输入

注意事项：示例图片来自模型自己的展示，模型代码则内置自 SenseNova-U1 项目。

• License: apache-2，示例和内置的软件包也标注为 Apache-2.0
• Cost to run: 没有提到 API 密钥或付费服务，在线版本运行在 Hugging Face 的 zero-a10g 硬件上
• Data it reaches: 你给它的图片和提示词，在线 Space 在 Hugging Face 的服务器上处理它们，并有一个防护模型检查编辑提示词
• Not for: 来源没有列出排除项，所以请只编辑你有权编辑的图片

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：1
• 构建方式：gradio
• 许可证：apache-2.0

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/hugging-apps/tailsteer-sensenova-u15-mot
• 文件：https://huggingface.co/spaces/hugging-apps/tailsteer-sensenova-u15-mot/tree/main

试用

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。