LLaDA-Image Turbo: генерация и редактирование за 4 шага от InclusionAI

LLaDA-Image Turbo

Текст в изображениеРедактирование изображенийМалошаговыеДистиллированная

Дистиллированный с помощью Twin-DMD вариант унифицированной 6B модели изображений от InclusionAI. Сжимает и генерацию, и редактирование до 2-4 шагов выборки, сохраняя нативный путь редактирования, и поставляется в виде весов трансформера BF16 и INT8 для ComfyUI.

GitHub Hugging Face Пакет узлов ComfyUI

Разработчик	InclusionAI (Ant Group)
Дата выпуска	2026-09-04
Архитектура	Унифицированный диффузионный backbone + DiT
Параметры	6B
Лицензия	Apache-2.0
Вывод	2-4 шага, CFG 1.0

Возможности

Генерация текст-в-изображение: 50 шагов на базовой модели, 2-4 шага на Turbo
Редактирование по инструкции: использует нативный путь редактирования модели с сохранением референса, а не приближение img2img через силу денойзинга. Размеры при редактировании должны делиться на 32
Двуязычный рендеринг текста: читаемый китайский и английский текст на сгенерированных изображениях
Генерация с VQ-условием: модуль обусловливания SigVQ

Использование в ComfyUI

Пакет узлов RebelAI от сообщества предоставляет четыре ноды: LLaDA Image Loader, LLaDA Image Text to Image, LLaDA Image Edit и LLaDA Image Unload.

Разместите оптимизированные веса в соответствующих папках ComfyUI:

Файл	Назначение
`LLaDA-Image-Turbo-transformer-BF16.safetensors` или `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/`

Трансформер INT8 представляет собой нативную квантизацию safetensors; GGUF используется только для квантованного текстового энкодера LLaDA2-MoE. Начните с 4 шагов и CFG 1.0.

См. также

Новости LLaDA-Image