Text-to-Image
Diffusers
Portuguese
English
image-generation
diffusion
diffusion-gemma
mangaba-ai
portuguese
Instructions to use mangaba-ai/Mangaba-Image-DiffusionGemma with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use mangaba-ai/Mangaba-Image-DiffusionGemma with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("mangaba-ai/Mangaba-Image-DiffusionGemma", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") prompt = "Astronaut in a jungle, cold color palette, muted colors, detailed, 8k" image = pipe(prompt).images[0] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- Draw Things
- DiffusionBee
| license: apache-2.0 | |
| pipeline_tag: text-to-image | |
| library_name: diffusers | |
| base_model: google/diffusiongemma-26B-A4B-it | |
| base_model_relation: adapter | |
| language: | |
| - pt | |
| - en | |
| tags: | |
| - text-to-image | |
| - image-generation | |
| - diffusion | |
| - diffusion-gemma | |
| - mangaba-ai | |
| - portuguese | |
| <div align="center"> | |
| # 🥭 Mangaba Image · DiffusionGemma | |
| **Geração de imagem de estado da arte, curada pela Mangaba AI.** | |
| Baseado em [`google/diffusiongemma-26B-A4B-it`](https://huggingface.co/google/diffusiongemma-26B-A4B-it) — o modelo de geração de imagem open-source de maior demanda de 2026. | |
| 🌐 [mangaba.ia.br](https://www.mangaba.ia.br) | |
| </div> | |
| --- | |
| ## ✨ Sobre | |
| **Mangaba Image** é a curadoria da Mangaba AI sobre o **DiffusionGemma 26B-A4B**, | |
| o modelo de difusão da família Gemma que combina raciocínio textual com geração | |
| de imagem de alta fidelidade. Este card reúne instruções de uso, boas práticas de | |
| prompt em **português** e recomendações de deploy para times brasileiros. | |
| | | | | |
| |---|---| | |
| | **Modelo base** | `google/diffusiongemma-26B-A4B-it` | | |
| | **Tarefa** | Texto → Imagem | | |
| | **Arquitetura** | DiffusionGemma (MoE, 26B / 4B ativos) | | |
| | **Licença** | Apache 2.0 | | |
| | **Idiomas de prompt** | Português 🇧🇷 e Inglês | | |
| --- | |
| ## 🚀 Uso rápido | |
| ```python | |
| from diffusers import DiffusionPipeline | |
| import torch | |
| pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained( | |
| "google/diffusiongemma-26B-A4B-it", | |
| torch_dtype=torch.bfloat16, | |
| ).to("cuda") | |
| prompt = "Uma mangaba madura sobre uma mesa de madeira rústica, luz natural, fotorrealista, 4k" | |
| image = pipe(prompt, num_inference_steps=28, guidance_scale=4.5).images[0] | |
| image.save("mangaba.png") | |
| ``` | |
| > 💡 Para hardware modesto, prefira as versões quantizadas em GGUF | |
| > (ex.: `unsloth/diffusiongemma-26B-A4B-it-GGUF`). | |
| --- | |
| ## 🎯 Dicas de prompt (PT-BR) | |
| - **Descreva o sujeito + estilo + iluminação + qualidade:** *"retrato de uma agricultora nordestina, estilo editorial, luz dourada do fim de tarde, alta nitidez"*. | |
| - Use **negativos** para limpar artefatos: `borrado, distorcido, texto, marca d'água`. | |
| - `guidance_scale` entre **3.5–6.0** equilibra fidelidade ao prompt e naturalidade. | |
| - 24–32 passos costumam bastar para resultados finais. | |
| --- | |
| ## ⚖️ Uso responsável | |
| Modelo destinado a fins criativos e empresariais legítimos. Não gere conteúdo | |
| ilegal, enganoso ou que viole direitos de terceiros. Os termos da licença | |
| Apache 2.0 do modelo base e as políticas de uso da Google/Gemma se aplicam. | |
| --- | |
| <div align="center"> | |
| *Curadoria Mangaba AI · junho/2026 · Feito no Nordeste 🌵* | |
| </div> | |