Nunchaku lanza el modelo Qwen-Image-Edit-2509 Lightning de 4-Bit
El equipo de Nunchaku ha lanzado recientemente una nueva versión Lightning de 4-Bit del modelo Qwen-Image-Edit-2509, ofreciendo a los usuarios una experiencia de edición de imágenes más rápida.
Actualizaciones principales
Dos días después del lanzamiento del modelo original Qwen-Image-Edit-2509 de 4-bit, el equipo de Nunchaku lanzó esta versión Lightning, diseñada específicamente para usuarios que consideraban que la velocidad de ejecución del modelo original era insuficiente. La nueva versión incorpora tecnología Lightning LoRA y admite inferencia rápida de 4/8 pasos.
Compatibilidad del sistema
Una característica importante de la nueva versión es sus requisitos de hardware más amigables. Puede ejecutarse sin problemas incluso en dispositivos de especificaciones relativamente bajas:
- Requisitos mínimos de configuración: 8 GB de VRAM + 16 GB de RAM
- Sugerencias de optimización: Se puede lograr un rendimiento óptimo ajustando los parámetros
num_blocks_on_gpuyuse_pin_memory
Vale la pena señalar que los usuarios no necesitan actualizar su versión de software existente (wheel v1.0.0 o ComfyUI-nunchaku v1.0.1) para usar el nuevo modelo.
Opciones de descarga
Los usuarios pueden descargar el nuevo modelo a través de los siguientes canales:
- Hugging Face: https://huggingface.co/nunchaku-tech/nunchaku-qwen-image-edit-2509
- ModelScope: https://modelscope.cn/models/nunchaku-tech/nunchaku-qwen-image-edit-2509
Instrucciones de uso
El equipo ha proporcionado ejemplos detallados de uso:
- Ejemplo de uso con Diffusers: https://github.com/nunchaku-tech/nunchaku/blob/main/examples/v1/qwen-image-edit-2509-lightning.py
- Flujo de trabajo ComfyUI: https://github.com/nunchaku-tech/ComfyUI-nunchaku/blob/main/example_workflows/nunchaku-qwen-image-edit-2509-lightning.json
Tenga en cuenta que el flujo de trabajo de ComfyUI requiere la versión ComfyUI ≥ 0.3.60.
Planes futuros
Según el equipo de desarrollo, actualmente están trabajando en las siguientes características:
- Soporte FP16: Proporcionar opciones de inferencia de mayor precisión
- Soporte de LoRA personalizado: Permitir a los usuarios utilizar modelos LoRA personalizados
Además, el equipo está desarrollando activamente el proyecto Wan2.2, brindando más funciones innovadoras a los usuarios.