Instructions to use JoseGomezFreelance/juggernaut-x-hyper-mlx-fp16 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- MLX
How to use JoseGomezFreelance/juggernaut-x-hyper-mlx-fp16 with MLX:
# Download the model from the Hub pip install huggingface_hub[hf_xet] huggingface-cli download --local-dir juggernaut-x-hyper-mlx-fp16 JoseGomezFreelance/juggernaut-x-hyper-mlx-fp16
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- LM Studio
Juggernaut X Hyper — MLX fp16 (derivado)
Conversión a MLX (layout diffusers, pesos fp16) de
RunDiffusion/Juggernaut-X-Hyper,
para inferencia local en Apple Silicon con el cargador single-file de MLX.
Se usa en el videojuego Breakout-IA-trium para generar en local los "cromos" conmemorativos. Se descarga en el primer arranque; no se despliega tras ningún servicio de API.
Qué es
- Base: Juggernaut X Hyper (SDXL 1.0 destilado Hyper, RunDiffusion).
- Cambio: pesos convertidos al layout MLX y fp32 → fp16 (~6,9 GB, la mitad). Sin cambios de arquitectura ni reentrenamiento.
- Inferencia: MLX puro (sin torch ni diffusers en runtime).
Licencia
Derivado de formato y precisión (fp16, layout MLX) de Juggernaut X Hyper (Stability AI SDXL 1.0 + RunDiffusion). Se distribuye bajo la misma licencia del modelo base, CreativeML Open RAIL-M, por obligación de dicha licencia. Texto completo: https://huggingface.co/spaces/CompVis/stable-diffusion-license.
Procedencia
Convertido desde el checkpoint .safetensors oficial con mlx-sd-single-file
- casteo a fp16. Verificado: misma salida (semilla 42, prompt de prueba) que el original en fp32.
Quantized
Model tree for JoseGomezFreelance/juggernaut-x-hyper-mlx-fp16
Base model
stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0