File size: 3,691 Bytes
7a204f9 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 |
---
base_model: Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
library_name: diffusers
pipeline_tag: text-to-image
tags:
- helioai
- russian
- lora
- 4-bit
- experimental
license: apache-2.0
language:
- ru
---
# 🧪 Helio-Ray-LoRA (Technology Preview v0.1)
<p align="center">
<img src="logo.png" width="200" alt="HelioAI Logo">
</p>
**Helio-Ray-LoRA** — это экспериментальный адаптер (LoRA), демонстрирующий возможности нашей будущей технологии генерации. Мы обучили этот модуль всего на **2,635 эталонных изображениях**, чтобы показать, как качественная выборка данных может улучшить детализацию и понимание русского текста даже при минимальных затратах ресурсов.
> ⚠️ **Status:** Early Access / Experimental.
> 🚀 **Roadmap:** Полноценная модель **Helio1-Image-Ray-6B** (на 20k+ примерах) находится в разработке.
---
## 📸 Сравнение (LoRA vs Base)
Даже в формате легкого адаптера (300 Мб) мы добились значительного улучшения текстур и читаемости текста:
| Базовая модель | **Helio-Ray-LoRA** |
| :-: | :-: |
|  |  |
---
## 🎯 Для чего эта версия?
Это "легкая" версия для энтузиастов и разработчиков, которые хотят протестировать наши подходы к генерации:
1. **Русский текст:** Улучшенная генерация вывесок и надписей.
2. **Эффективность:** Вес адаптера всего **300 МБ**.
3. **Совместимость:** Работает поверх `Z-Image-Turbo`, скачивается и подключается автоматически.
4. **Разрешение:** Оптимизировано строго под **1024x1024**.
---
## 👤 От разработчика
* **Автор:** Абдулаев Самад Германович (HelioAI Founder).
* **Концепция:** Мы тестируем гипотезу "Data-Centric AI". Этот релиз доказывает, что даже малый, но качественный датасет способен изменить поведение огромной модели.
* **Планы:** Сейчас мы готовим масштабный датасет (20,000+ примеров) для обучения полноценной Standalone-модели, которая не будет требовать внешних зависимостей.
---
## 🚀 Запуск (Python)
```python
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
from peft import PeftModel
# Автоматическая загрузка базы + нашего адаптера
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
"Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo",
torch_dtype=torch.float16,
trust_remote_code=True
)
pipe.to("cuda")
# Подключение Helio-Ray-LoRA
pipe.transformer = PeftModel.from_pretrained(
pipe.transformer,
"HelioAI/Helio-Ray-LoRA-v0.1", # Замени на свое новое имя репозитория!
is_trainable=False
)
prompt = "Реалистичное фото, вывеска 'СВЕТ', 8k"
image = pipe(prompt, height=1024, width=1024, num_inference_steps=8, guidance_scale=0.0).images[0]
image.save("test.png")
```
|