mirror of
https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio.git
synced 2026-03-23 17:38:10 +00:00
qwen-image-distill
This commit is contained in:
12
README_zh.md
12
README_zh.md
@@ -92,6 +92,7 @@ image.save("image.jpg")
|
||||
|模型 ID|推理|全量训练|全量训练后验证|LoRA 训练|LoRA 训练后验证|
|
||||
|-|-|-|-|-|-|
|
||||
|[Qwen/Qwen-Image](https://www.modelscope.cn/models/Qwen/Qwen-Image)|[code](./examples/qwen_image/model_inference/Qwen-Image.py)|[code](./examples/qwen_image/model_training/full/Qwen-Image.sh)|[code](./examples/qwen_image/model_training/validate_full/Qwen-Image.py)|[code](./examples/qwen_image/model_training/lora/Qwen-Image.sh)|[code](./examples/qwen_image/model_training/validate_lora/Qwen-Image.py)|
|
||||
|[DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Distill-Full](https://www.modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Distill-Full)|[code](./examples/qwen_image/model_inference/Qwen-Image-Distill-Full.py)|[code](./examples/qwen_image/model_training/full/Qwen-Image-Distill-Full.sh)|[code](./examples/qwen_image/model_training/validate_full/Qwen-Image-Distill-Full.py)|[code](./examples/qwen_image/model_training/lora/Qwen-Image-Distill-Full.sh)|[code](./examples/qwen_image/model_training/validate_lora/Qwen-Image-Distill-Full.py)|
|
||||
|
||||
</details>
|
||||
|
||||
@@ -378,10 +379,13 @@ https://github.com/Artiprocher/DiffSynth-Studio/assets/35051019/59fb2f7b-8de0-44
|
||||
|
||||
|
||||
## 更新历史
|
||||
- **2025年8月1日** [FLUX.1-Krea-dev](https://www.modelscope.cn/models/black-forest-labs/FLUX.1-Krea-dev) 开源,这是一个专注于美学摄影的文生图模型。我们第一时间提供了全方位支持,包括低显存逐层 offload、LoRA 训练、全量训练。详细信息请参考 [./examples/flux/](./examples/flux/)。
|
||||
|
||||
- **2025年8月5日** 我们开源了 Qwen-Image 的蒸馏加速模型 [DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Distill-Full](https://www.modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Distill-Full),实现了约 5 倍加速。
|
||||
|
||||
- **2025年8月4日** 🔥 Qwen-Image 开源,欢迎图像生成模型家族新成员!
|
||||
|
||||
- **2025年8月1日** [FLUX.1-Krea-dev](https://www.modelscope.cn/models/black-forest-labs/FLUX.1-Krea-dev) 开源,这是一个专注于美学摄影的文生图模型。我们第一时间提供了全方位支持,包括低显存逐层 offload、LoRA 训练、全量训练。详细信息请参考 [./examples/flux/](./examples/flux/)。
|
||||
|
||||
- **2025年7月28日** Wan 2.2 开源,我们第一时间提供了全方位支持,包括低显存逐层 offload、FP8 量化、序列并行、LoRA 训练、全量训练。详细信息请参考 [./examples/wanvideo/](./examples/wanvideo/)。
|
||||
|
||||
- **2025年7月11日** 我们提出 Nexus-Gen,一个将大语言模型(LLM)的语言推理能力与扩散模型的图像生成能力相结合的统一框架。该框架支持无缝的图像理解、生成和编辑任务。
|
||||
@@ -391,13 +395,13 @@ https://github.com/Artiprocher/DiffSynth-Studio/assets/35051019/59fb2f7b-8de0-44
|
||||
- 训练数据集: [ModelScope Dataset](https://www.modelscope.cn/datasets/DiffSynth-Studio/Nexus-Gen-Training-Dataset)
|
||||
- 在线体验: [ModelScope Nexus-Gen Studio](https://www.modelscope.cn/studios/DiffSynth-Studio/Nexus-Gen)
|
||||
|
||||
<details>
|
||||
<summary>更多</summary>
|
||||
|
||||
- **2025年6月15日** ModelScope 官方评测框架 [EvalScope](https://github.com/modelscope/evalscope) 现已支持文生图生成评测。请参考[最佳实践](https://evalscope.readthedocs.io/zh-cn/latest/best_practice/t2i_eval.html)指南进行尝试。
|
||||
|
||||
- **2025年3月25日** 我们的新开源项目 [DiffSynth-Engine](https://github.com/modelscope/DiffSynth-Engine) 现已开源!专注于稳定的模型部署,面向工业界,提供更好的工程支持、更高的计算性能和更稳定的功能。
|
||||
|
||||
<details>
|
||||
<summary>更多</summary>
|
||||
|
||||
- **2025年3月31日** 我们支持 InfiniteYou,一种用于 FLUX 的人脸特征保留方法。更多细节请参考 [./examples/InfiniteYou/](./examples/InfiniteYou/)。
|
||||
|
||||
- **2025年3月13日** 我们支持 HunyuanVideo-I2V,即腾讯开源的 HunyuanVideo 的图像到视频生成版本。更多细节请参考 [./examples/HunyuanVideo/](./examples/HunyuanVideo/)。
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user