【AI绘画】Alpha-VLLM 的 Lumina-Next:新一代图像生成器

简介

Lumina-Next-T2I 是在 Lumina-T2I 成功基础上发展起来的尖端图像生成模型。它采用了带有 2B 参数模型的 Next-DiT 和 Gemma-2B 文本编码器,推理速度更快,生成样式更丰富,并增强了多语言支持。

模型架构

Lumina-Next-T2I 的生成模型建立在 Next-DiT 骨干之上,文本编码器是 Gemma 2B 模型,而 VAE 则使用由 stabilityai 微调的 sdxl 版本。

  • 生成模型: Next-DiT
  • 文本编码器 Gemma-2B
  • VAE: sdxl-vae

新闻和更新

  • 2024 年 5 月 12 日,Lumina-Next-T2I 型号发布,为图像生成提供了更快更低的内存使用率。

安装

  1. 创建 conda 环境并安装 PyTorch 注意:您可能需要根据驱动程序版本调整 CUDA 版本
bash 复制代码
conda create -n Lumina_T2X -y
	conda activate Lumina_T2X
	conda install python=3.11 pytorch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia -y
  1. 安装依赖
bash 复制代码
pip install diffusers huggingface_hub
pip install flash-attn --no-build-isolation
  1. Diffusers推理
bash 复制代码
from diffusers import LuminaText2ImgPipeline
import torch

pipeline = LuminaText2ImgPipeline.from_pretrained("/path/to/ckpt/Lumina-Next-SFT-diffusers", torch_dtype=torch.bfloat16).to("cuda")

# or you can download the model using code directly
# pipeline = LuminaText2ImgPipeline.from_pretrained("Alpha-VLLM/Lumina-Next-SFT-diffusers", torch_dtype=torch.bfloat16).to("cuda")

image = pipeline(prompt="Upper body of a young woman in a Victorian-era outfit with brass goggles and leather straps. "
                        "Background shows an industrial revolution cityscape with smoky skies and tall, metal structures").images[0]

鉴赏效果

A winter landscape with a frozen lake, snow-covered pine trees, and a small cabin with smoke coming out of the chimney.

An astronaut standing on a moonlit alien planet, with purple mountains and two large moons in the sky.

A rustic farmhouse kitchen with a wooden table, a bowl of fresh apples, and a cat curled up on a chair.

This is the Lumina output, and I wanted to show it because it was cartoony

感谢大家花时间阅读我的文章,你们的支持是我不断前进的动力。点赞并关注,获取最新科技动态,不落伍!🤗🤗🤗

相关推荐
ahead~13 分钟前
【大模型原理与技术-毛玉仁】第五章 模型编辑
人工智能·深度学习·机器学习
迪娜学姐20 分钟前
GenSpark vs Manus实测对比:文献综述与学术PPT,哪家强?
论文阅读·人工智能·prompt·powerpoint·论文笔记
TDengine (老段)21 分钟前
TDengine 在电力行业如何使用 AI ?
大数据·数据库·人工智能·时序数据库·tdengine·涛思数据
猎板PCB厚铜专家大族23 分钟前
高频 PCB 技术发展趋势与应用解析
人工智能·算法·设计规范
l0sgAi27 分钟前
SpringBoot整合LangChain4j实现RAG (检索增强生成)
人工智能
祐言QAQ28 分钟前
浅谈边缘计算
人工智能·边缘计算
lboyj28 分钟前
高频通信与航天电子的材料革命:猎板PCB高端压合基材技术解析
人工智能
奔跑吧邓邓子1 小时前
DeepSeek 赋能智能教育知识图谱:从构建到应用的革命性突破
人工智能·知识图谱·应用·deepseek·智能教育
Mantanmu1 小时前
Python训练day40
人工智能·python·机器学习
ss.li1 小时前
TripGenie:畅游济南旅行规划助手:个人工作纪实(二十二)
javascript·人工智能·python