Nunchaku publie le modèle Qwen-Image-Edit-2509 Lightning 4-Bit
L’équipe Nunchaku vient de publier une nouvelle version Lightning 4-Bit du modèle Qwen-Image-Edit-2509, offrant aux utilisateurs une expérience d’édition d’images plus rapide.
Mises à jour principales
Deux jours après la publication du modèle original Qwen-Image-Edit-2509 4-bit, l’équipe Nunchaku a lancé cette version Lightning, spécialement conçue pour les utilisateurs qui trouvaient la vitesse d’exécution du modèle original insuffisante. La nouvelle version intègre la technologie Lightning LoRA et prend en charge l’inférence rapide en 4/8 étapes.
Compatibilité système
Une caractéristique importante de la nouvelle version est ses exigences en matière de matériel plus conviviales. Elle peut fonctionner parfaitement même sur des appareils de spécifications relativement faibles :
- Configuration minimale requise : 8 Go de VRAM + 16 Go de RAM
- Suggestions d’optimisation : Des performances optimales peuvent être obtenues en ajustant les paramètres
num_blocks_on_gpuetuse_pin_memory
Il convient de noter que les utilisateurs n’ont pas besoin de mettre à jour leur version logicielle existante (wheel v1.0.0 ou ComfyUI-nunchaku v1.0.1) pour utiliser le nouveau modèle.
Options de téléchargement
Les utilisateurs peuvent télécharger le nouveau modèle via les canaux suivants :
- Hugging Face : https://huggingface.co/nunchaku-tech/nunchaku-qwen-image-edit-2509
- ModelScope : https://modelscope.cn/models/nunchaku-tech/nunchaku-qwen-image-edit-2509
Instructions d’utilisation
L’équipe a fourni des exemples d’utilisation détaillés :
- Exemple d’utilisation avec Diffusers : https://github.com/nunchaku-tech/nunchaku/blob/main/examples/v1/qwen-image-edit-2509-lightning.py
- Flux de travail ComfyUI : https://github.com/nunchaku-tech/ComfyUI-nunchaku/blob/main/example_workflows/nunchaku-qwen-image-edit-2509-lightning.json
Veuillez noter que le flux de travail ComfyUI nécessite ComfyUI version ≥ 0.3.60.
Projets futurs
Selon l’équipe de développement, elle travaille actuellement sur les fonctionnalités suivantes :
- Prise en charge FP16 : Fournir des options d’inférence de précision supérieure
- Prise en charge LoRA personnalisée : Permettre aux utilisateurs d’utiliser des modèles LoRA personnalisés
En outre, l’équipe développe activement le projet Wan2.2, apportant davantage de fonctionnalités innovantes aux utilisateurs.