LLaDA-Image Turbo: InclusionAIによる4ステップ生成と編集

LLaDA-Image Turbo

テキストから画像へ画像編集少数ステップ蒸留

InclusionAIの6B統合画像モデルをTwin-DMDで蒸留したバリアント。生成と編集の両方を2〜4サンプリングステップに圧縮しながら、ネイティブな編集パスを維持し、ComfyUI用のBF16およびINT8 transformer重みとして提供されます。

テキストから画像への生成: Baseモデルでは50ステップ、Turboでは2〜4ステップ
指示に基づく編集: デノイズ強度によるimg2imgの近似ではなく、参照を保持するモデルネイティブの編集パスを使用します。編集時のサイズは32で割り切れる必要があります
バイリンガルなテキスト描画: 生成画像内の中国語と英語のテキストを判読可能な形でレンダリング
VQ条件付け生成: SigVQ条件付けモジュール

コミュニティの RebelAIノードパックでは、LLaDA Image Loader、LLaDA Image Text to Image、LLaDA Image Edit、LLaDA Image Unload の4つのノードが提供されています。

最適化済みの重みをそれぞれ対応するComfyUIフォルダに配置します:

ファイル	配置先
`LLaDA-Image-Turbo-transformer-BF16.safetensors` または `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/`

INT8 transformerはネイティブなsafetensors量子化です。GGUFは量子化されたLLaDA2-MoE text encoderにのみ使用します。まずは4ステップ、CFG 1.0から始めてください。