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。
根据文字提示词生成图像。这是 Illustrious XL v2 稍微更稳定的检查点,适合在作者网站或自己的环境里做图的人。
Illustrious XL v2.0-STABLE 是一款工具包,属于营销类,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 OnomaAIResearch/Illustrious-XL-v2.0
Illustrious XL v2.0-STABLE 是 OnomaAIResearch 推出的图像生成模型。它是 Illustrious XL v2 的一个检查点,取自学习率计划的最后阶段,作者说它的表现略有不同,生成时更稳定。页面给出的其他技术细节不多。
如果你想根据文字描述生成图片,或者想在现有图像检查点的基础上开发,它适合你。Hugging Face 的记录列出了别人做的 103 个微调版本和 4 个量化版本。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 设计 | 插画师和设计师 | 用日常语言描述场景并得到图像 | 在作者网站上把一段文字场景变成高分辨率图片 |
| 兴趣爱好 | 图像模型爱好者 | 把这个检查点和早先的 v2 检查点做对比 | 用同一条提示词跑两个版本,看细微的差别 |
| 开发 | 模型微调者 | 以这个检查点为起点做自己的版本 | Hugging Face 上列出的 103 个微调版本之一 |
| 软件 | 平台开发者 | 为较轻的环境选择量化版本 | Hugging Face 上列出的 4 个量化版本之一 |
如果你需要的是文本或代码模型,可以跳过它,因为这个模型只生成图像。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 根据描述生成图像 | 设计师 | 按你的提示词生成的图像 |
| 试用稳定版检查点 | 模型爱好者 | 输出可能与早先的 v2 略有不同 |
| 构建微调版本 | 开发者 | 一个可以继续训练的基础检查点 |
pip install -U huggingface_hub hf download OnomaAIResearch/Illustrious-XL-v2.0
在作者的网站上,你用日常语言输入提示词,需要的话选一个预设,就能得到一张图像。用下载的文件时,让你自己的图像工具指向这个检查点,再在那里输入提示词。页面没有给出其他命令。
你在提示词框里写“a lighthouse at dusk with gulls overhead”。你会得到这个场景的图像,效果取决于你用的工具和设置。
这是一个做图的模型。第一次尝试时,用作者的网站,输入一段你想要的场景描述。下载文件是给已经有自己图像环境的人用的。
v2 模型使用余弦退火学习率计划训练,所以最稳定的权重在最后的退火阶段。这次上传取的就是这个靠后的时间点。作者说它与早先检查点的差别通常很细微,预期这个版本表现更好,并表示计划另外发布经过优化的检查点。
模型卡没有给出基准测试,也没有运行说明,所以和其他模型的对比都没有经过验证。记录里显示最近 30 天的下载数为 0。
根据文字提示词生成图像。这是 Illustrious XL v2 稍微更稳定的检查点,适合在作者网站或自己的环境里做图的人。
由 OnomaAIResearch 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。
它是什么:Illustrious XL v2.0-STABLE 是 OnomaAIResearch 推出的图像生成模型。它是 Illustrious XL v2 的一个检查点,取自学习率计划的最后阶段,作者说它的表现略有不同,生成时更稳定。页面给出的其他技术细节不多。
适合谁:如果你想根据文字描述生成图片,或者想在现有图像检查点的基础上开发,它适合你。Hugging Face 的记录列出了别人做的 103 个微调版本和 4 个量化版本。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
设计 | 插画师和设计师 | 用日常语言描述场景并得到图像 | 在作者网站上把一段文字场景变成高分辨率图片
兴趣爱好 | 图像模型爱好者 | 把这个检查点和早先的 v2 检查点做对比 | 用同一条提示词跑两个版本,看细微的差别
开发 | 模型微调者 | 以这个检查点为起点做自己的版本 | Hugging Face 上列出的 103 个微调版本之一
软件 | 平台开发者 | 为较轻的环境选择量化版本 | Hugging Face 上列出的 4 个量化版本之一
如果你需要的是文本或代码模型,可以跳过它,因为这个模型只生成图像。
用在哪里:
Use case | Who | What they get back
根据描述生成图像 | 设计师 | 按你的提示词生成的图像
试用稳定版检查点 | 模型爱好者 | 输出可能与早先的 v2 略有不同
构建微调版本 | 开发者 | 一个可以继续训练的基础检查点
如何设置:
pip install -U huggingface_hub
hf download OnomaAIResearch/Illustrious-XL-v2.0
如何使用:在作者的网站上,你用日常语言输入提示词,需要的话选一个预设,就能得到一张图像。用下载的文件时,让你自己的图像工具指向这个检查点,再在那里输入提示词。页面没有给出其他命令。
示例:你在提示词框里写“a lighthouse at dusk with gulls overhead”。你会得到这个场景的图像,效果取决于你用的工具和设置。
新手与专家:这是一个做图的模型。第一次尝试时,用作者的网站,输入一段你想要的场景描述。下载文件是给已经有自己图像环境的人用的。
v2 模型使用余弦退火学习率计划训练,所以最稳定的权重在最后的退火阶段。这次上传取的就是这个靠后的时间点。作者说它与早先检查点的差别通常很细微,预期这个版本表现更好,并表示计划另外发布经过优化的检查点。
你用日常语言写提示词
检查点生成图像
图像返回
注意事项:模型卡没有给出基准测试,也没有运行说明,所以和其他模型的对比都没有经过验证。记录里显示最近 30 天的下载数为 0。
用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:
pip install -U huggingface_hub
hf download OnomaAIResearch/Illustrious-XL-v2.0
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。
README.md 5 KB
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。
LibertAIDAI · 工具包
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