Ming-Image-0.1-Design

Ming-Image-0.1-Design

inclusionAI 的 6B 文生图模型，适合界面设计稿、信息图、海报等文字较多的设计，还支持透明背景（RGBA）输出。

由 inclusionAI 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：Ming-Image-0.1-Design 是 inclusionAI 推出的文生图模型，约 6B 参数。它专门针对文字较多的设计做了调整，比如应用界面、信息图和海报。

它一次就生成完整的构图，还可以输出带透明背景的 RGBA 图片。

适合谁：适合想要生成版式和图形、并且文字清晰可读的设计师、开发者和内容团队，同时你要能在命令行里运行 GPU 流程。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
设计 | UI 和 UX 设计师 | 根据文字提示词起草界面设计稿 | 为产品想法做的第一版界面布局
营销 | 内容团队 | 制作海报和信息图 | 带标题和短文案的活动海报
软件 | 应用开发者 | 为应用生成透明素材 | 背景透明的图标风格图形
演示 | 幻灯片作者 | 为演示文稿制作视觉图 | 用于报告的图表式信息图

如果你想要一个快速的在线生成器，或者没有 CUDA GPU，可以跳过它，因为验证过的配置需要一块大显存的 GPU。

用在哪里：模型通过配套的 Ming-Image 项目运行，也可以用 vLLM-Omni 提供服务，需要一台带 CUDA GPU 的机器。

• 配套的 Ming-Image 命令行项目
• vLLM-Omni，模型卡推荐用它来提供服务
• 下载文件这一步可在 Windows、macOS 和 Linux 上进行
• 一块显存充足的 CUDA GPU，用于生成

Use case | Who | What they get back
界面设计稿 | 设计师 | 根据提示词生成的界面设计
海报和信息图 | 营销人员 | 一次生成的文字丰富的视觉图
透明素材 | 开发者 | 不用再抠背景的 RGBA 图片

如何设置：你需要 Python、一块 CUDA GPU，以及配套的 Ming-Image 项目，安装和推理代码都在里面。模型卡验证的是一块 80 GiB 显存的 GPU。

• 带 pip 的 Python
• 来自 GitHub 的 Ming-Image 项目
• 一块 CUDA GPU，模型卡验证的是 80 GiB
• BF16 权重约需 12.3 GB 磁盘空间

1. 从 GitHub 获取 Ming-Image 项目并进入它的文件夹。
2. 用 pip 安装它的依赖。
3. 用模型名称和提示词文件运行推理脚本。

cd Ming-Image
pip install -r requirements.txt

hf download inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design

如何使用：用文生图任务、提示词文件、分辨率和输出文件夹运行 infer.py。下面的命令用本页的模型来完成这件事。

python infer.py \
  --model inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design \
  --task text-to-image \
  --prompt assets/t2i_four_seasons_cabin_prompt.json \
  --resolution 2048 \
  --output-dir outputs/t2i

要生成透明背景，请把模型卡推荐的某个 RGBA 短语加在提示词开头。模型卡还点名了两个可选的提示词改写模型，Ling-3.0-flash-VL 和 qwen3.8-27B。

Setting | Recommended value
分辨率 | 2048 x 2048，想更快生成就用 1024 x 1024
采样步数 | 12
CFG 系数 | 1.0
精度 | BF16
硬件 | 一块 80 GiB 显存的 CUDA GPU

示例：你用 2048 分辨率运行四季木屋的示例提示词文件。脚本会把生成的图片保存到 outputs/t2i 文件夹。

新手与专家：如果你是新手，先用上面的示例命令和推荐设置，再写自己的提示词。想要更快的结果，就用 1024 分辨率。

如果你熟悉这个领域：不管你请求什么文生图分辨率，公开代码都会落到 1024 或 2048。模型卡推荐 BF16、12 个采样步和 1.0 的 CFG 系数，并把提示词增强列为可选步骤。

写一个提示词文件
infer.py 加载模型
GPU 上运行 12 个采样步
图片保存到输出文件夹

注意事项：模型卡展示了 UI 和 UX 设计排行榜图片以及示例图库，其中的透明背景示例画在棋盘格上，棋盘格不是输出的一部分。它还列出了来自 cookbook 的 Design Skill 和 PPT Skill。

Title: 权重大小，单位为 GB
BF16 权重: 12.3 GB
4 位权重，估算: 3.1 GB

• License: MIT
• Cost to run: 未提及费用，但验证过的配置需要 80 GiB 显存的 GPU
• Data it reaches: 你下载的模型文件和你写的提示词
• Not for: 只靠本页运行，因为它需要 Ming-Image 项目的代码

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text to image
• 框架：custom
• 参数量：6.2B
• Weights: about 12.3 GB in BF16; about 3.1 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：1,836
• 点赞：440
• 许可证：mit
• Quantized versions: 14
• Fine-tunes: 18
• 标签：custom, diffusers, safetensors, bailingmm_moe_v2_lite, text-to-image, image-generation, graphic-design, text-rendering, rgba

链接

• 模型：https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design
• 文件：https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design/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 inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design

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。