pig-vae

pig-vae

pig 架构的小型 GGUF VAE，用于图像和视频工作流，加载器在 gguf-node 包里。目标是在较旧的机器上运行更快、占用内存更少。

由 calcuis 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：pig-vae 是一个 VAE，也就是图像编码器和解码器，打包成 pig 架构的 GGUF 文件。它大约有 83.7M 参数，4-bit 副本大约 42 MB。它通过 gguf-node 包和它的 GGUF VAE 加载器接入基于节点的工作流。

适合谁：它适合搭建图像或视频生成工作流、想要更轻量 VAE 的人，尤其是用旧电脑的人。作者说它与所有模型兼容，不管模型是 safetensors 还是 GGUF 形式。

Title: 谁在用
Industry | Who uses it | How they use it | Example
创意制作 | 工作流搭建者 | 换用 GGUF VAE 来节省内存 | 通过 GGUF VAE 加载器载入 pig VAE
软件 | 工具开发者 | 在同一个工作流里搭配其他 GGUF 模型 | 与自己选的 GGUF 模型组合使用
爱好者 | 旧机器的主人 | 用更少的内存运行生成工作流 | 让工作流能在老旧电脑上运行

不搭建生成工作流的人可以跳过它。

用在哪里：

• 使用 gguf-node 包的基于节点的工作流
• 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux，用来下载文件
• 需要节省内存的旧机器

Title: 主要用途
Use case | Who | What they get back
解码图像 | 工作流搭建者 | 一个同时适用于 safetensors 和 GGUF 模型的 VAE
节省内存 | 旧机器的主人 | 更小的占用，作者给出的幅度是 25% 到 50%
转换文件 | 工具开发者 | 模型、编码器和 VAE 的 GGUF 版本

如何设置：

• 你电脑上的 Python
• huggingface_hub 包
• 升级到支持 pig VAE 的 gguf-node 包

1. 安装 Hugging Face 的 hub 包。
2. 把模型文件下载到你的电脑。
3. 升级你的 gguf-node，使它带有 GGUF VAE 加载器。
4. 在工作流里让加载器指向下载好的文件。

pip install -U huggingface_hub
hf download calcuis/pig-vae

如何使用：在你的节点工作流里使用新的 GGUF VAE 加载器，并选择这个文件。作者说你可以把模型页面上的图片或视频拖进浏览器，得到一个示例工作流。作者还推荐用一个叫 convertor zero 的转换工具来制作 GGUF 模型、编码器和 VAE。

示例：你下载文件，升级 gguf-node，并把 GGUF VAE 加载器加入工作流。你选择 pig-vae 作为 VAE，然后像平常一样运行工作流。模型卡没有给出打印输出，所以请自己查看生成的图像。

新手与专家：如果你是新手，VAE 会把模型内部的图像数据变成你看到的图片。第一次尝试可以从模型页面载入示例工作流，再换上这个文件。

对于专家来说，作者声称 pig 架构比 safetensors 版本快 25% 到 50%，并节省 25% 到 50% 的内存。模型卡在更新说明里还列出了一个更新的 FLUX.2 VAE 文件，名为 pig_flux2_vae_fp32-f16.gguf。

下载 pig VAE 文件
升级 gguf-node
把 GGUF VAE 加载器加入工作流
运行工作流

注意事项：

• Claims: 速度和内存的数字来自作者，模型卡没有给出测量结果。
• Update: 模型卡提到了一个更新的 FLUX.2 VAE 文件。
• License: MIT。
• Cost to run: 来源未提及。
• Data it reaches: 它从 Hugging Face 下载文件，来源没有提到其他内容。
• Not for: 不使用 gguf-node 加载器的情况，模型卡说需要它。

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 参数量：83.7M
• Weights: about 42 MB at 4-bit (estimate)
• Formats: GGUF
• 最近 30 天下载：8,869
• 点赞：46
• 许可证：mit
• 语言：en
• 标签：gguf, gguf-node

链接

• 模型：https://huggingface.co/calcuis/pig-vae
• 文件：https://huggingface.co/calcuis/pig-vae/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 calcuis/pig-vae

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。