LLaDA-Image Turbo : génération et édition en 4 étapes par InclusionAI

LLaDA-Image Turbo

Texte vers imageÉdition d'imagePeu d'étapesDistillé

Variante distillée par Twin-DMD du modèle d'image unifié 6B d'InclusionAI. Compresse à la fois la génération et l'édition en 2 à 4 étapes d'échantillonnage tout en conservant le chemin d'édition natif, et est fournie sous forme de poids transformer BF16 et INT8 pour ComfyUI.

GitHub Hugging Face Pack de Nœuds ComfyUI

Développeur	InclusionAI (Ant Group)
Date de publication	2026-09-04
Architecture	Backbone de diffusion unifié + DiT
Paramètres	6B
Licence	Apache-2.0
Inférence	2 à 4 étapes, CFG 1.0

Capacités

Génération texte vers image : 50 étapes sur le modèle Base, 2 à 4 étapes sur Turbo
Édition guidée par instruction : utilise le chemin d'édition natif du modèle avec préservation de la référence, et non une approximation img2img basée sur la force de débruitage. Les dimensions de l'édition doivent être divisibles par 32
Rendu de texte bilingue : texte chinois et anglais lisible dans les images générées
Génération conditionnée par VQ : module de conditionnement SigVQ

Utilisation avec ComfyUI

Le pack de Nœuds RebelAI de la communauté fournit quatre Nœuds : LLaDA Image Loader, LLaDA Image Text to Image, LLaDA Image Edit et LLaDA Image Unload.

Placez les poids optimisés dans leurs dossiers ComfyUI :

Fichier	Destination
`LLaDA-Image-Turbo-transformer-BF16.safetensors` ou `LLaDA-Image-Turbo-INT8.safetensors`	`ComfyUI/models/diffusion_models/`
`LLaDA-Image-Turbo-text_encoder-Q4_K_M.gguf`	`ComfyUI/models/text_encoders/`
`LLaDa_VAE.safetensors`	`ComfyUI/models/vae/`

Le transformer INT8 est une quantization safetensors native ; GGUF n'est utilisé que pour l'encodeur de texte LLaDA2-MoE quantifié. Commencez avec 4 étapes et CFG 1.0.

Voir aussi

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