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| license: apache-2.0 |
| license_link: https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.txt |
| library_name: diffusers |
| pipeline_tag: text-to-image |
| base_model: segmind/SSD-1B |
| tags: |
| - text-to-image |
| - diffusers |
| - stable-diffusion |
| - distilled-model |
| - fp16 |
| - optima-tools |
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| # Optima Tools — Génération d'images — Low |
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| |---|---| |
| | Dépôt Hugging Face | `optima-tools-ch/image-low` | |
| | Libellé dans Optima Tools | Génération d'images — Low | |
| | Identifiant du paquet OT | `image.low` | |
| | Modèle | SSD-1B (Segmind Stable Diffusion 1B) — pipeline Diffusers, poids FP16 | |
| | Source | segmind/SSD-1B (https://huggingface.co/segmind/SSD-1B/tree/60987f37e94cd59c36b1cba832b9f97b57395a10) | |
| | Révision source | `60987f37e94cd59c36b1cba832b9f97b57395a10` | |
| | Contenu | 18 fichiers d'exécution, 4,47 Go | |
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| ## Statut |
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| - **Publié :** les 18 fichiers d'exécution sont présents dans ce dépôt (copie côté serveur Hugging Face le 2026-10-27 ; documents ajoutés le 2026-10-27). |
| - **Intégrité :** pour les gros poids, le SHA-256 vient des métadonnées LFS de Hugging Face, identique sur la source et sur ce dépôt ; il n'a **pas été recalculé localement**. Pour les petits fichiers, le SHA-256 a été calculé sur leur contenu, source et destination comparés. |
| - **Validation dans Optima Tools : non effectuée.** Cette publication n'est pas un test d'exécution. Les besoins matériels n'ont pas été mesurés et ne sont pas annoncés. |
| - Le téléchargement depuis l'application n'est pas encore ouvert. |
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| ## Noms de fichiers adaptés |
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| Quatre poids FP16 portent un nom normalisé, sans « .fp16 », attendu par Optima Tools. **Seuls les noms changent : le contenu n'est ni converti ni modifié.** |
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| | Fichier source | Fichier livré | |
| |---|---| |
| | `text_encoder/model.fp16.safetensors` | `text_encoder/model.safetensors` | |
| | `text_encoder_2/model.fp16.safetensors` | `text_encoder_2/model.safetensors` | |
| | `unet/diffusion_pytorch_model.fp16.safetensors` | `unet/diffusion_pytorch_model.safetensors` | |
| | `vae/diffusion_pytorch_model.fp16.safetensors` | `vae/diffusion_pytorch_model.safetensors` | |
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| Attention : le fichier livré `text_encoder/model.safetensors` (et de même pour `text_encoder_2/`, `unet/` et `vae/`) est le poids **FP16** renommé, et non le fichier FP32 de même nom présent dans la source. |
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| ## Contenu du paquet |
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| | Dossier | Fichiers | Taille | |
| |---|---:|---:| |
| | `(racine)` | 1 | 0,0 Mo | |
| | `scheduler/` | 1 | 0,0 Mo | |
| | `text_encoder/` | 2 | 246,1 Mo | |
| | `text_encoder_2/` | 2 | 1,39 Go | |
| | `tokenizer/` | 4 | 1,6 Mo | |
| | `tokenizer_2/` | 4 | 1,6 Mo | |
| | `unet/` | 2 | 2,66 Go | |
| | `vae/` | 2 | 167,3 Mo | |
| | **Total** | **18** | **4,47 Go** | |
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| La liste complète, avec le SHA-256 de chaque fichier, figure dans `SOURCE.json` et `.optima-package.json`. |
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| **Non repris de la source :** les trois fichiers autonomes `SSD-1B.safetensors`, `SSD-1B-A1111.safetensors` et `SSD-1B-modelspec.safetensors` (inutiles au pipeline Diffusers choisi) et les quatre variantes FP32 des poids. |
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| ## Capacités documentées |
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| - Génération d’images à partir d’un texte (text-to-image), d’après la fiche source. |
| - La fiche source recommande un prompt négatif et un CFG voisin de 9,0. |
| - La fiche source annonce une compatibilité AUTOMATIC1111 et ComfyUI au moyen de fichiers autonomes qui ne sont pas inclus dans ce paquet. |
| - Retouche d’image native : non prise en charge par le moteur d’Optima Tools avec ce paquet (il ne l’accepte que pour FLUX.2 Klein). |
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| ## Exemple de chargement |
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| Les poids FP16 portent ici les noms standards de Diffusers : ne pas passer `variant="fp16"` comme dans l'exemple de la source. Le dossier `image-low` contient ce paquet. |
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| ```python |
| import torch |
| from diffusers import StableDiffusionXLPipeline |
| |
| pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained( |
| "image-low", # dossier contenant ce paquet |
| torch_dtype=torch.float16, |
| use_safetensors=True, |
| local_files_only=True, |
| ) |
| pipe.to("cuda") |
| image = pipe( |
| prompt="An astronaut riding a green horse", |
| negative_prompt="ugly, blurry, poor quality", |
| ).images[0] |
| image.save("ssd-1b.png") |
| ``` |
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| Optima Tools charge un dossier de ce type avec `DiffusionPipeline.from_pretrained(dossier, torch_dtype=…, local_files_only=True)`. Cet exemple est adapté de la fiche source et des noms de fichiers livrés ; il n'a pas été exécuté lors de cette publication. |
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| ## Licence et crédits |
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| Apache License 2.0 : texte officiel complet dans `LICENSE` (la source ne fournit aucun fichier de licence). Auteurs, composants, sources, rôle d'Optima Tools (préparateur et distributeur) et modifications : `CREDITS.md` et `CREDITS.json`. |
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| ## Documents du dépôt |
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| | Fichier | Contenu | |
| |---|---| |
| | `README-source.md` | Fiche officielle de la révision source, copie identique | |
| | `LICENSE` | Texte officiel de la licence Apache 2.0 | |
| | `CREDITS.md`, `CREDITS.json` | Crédits, licences, modifications | |
| | `SOURCE.json` | Provenance exacte : chemin source, chemin livré, taille et SHA-256 de chaque fichier | |
| | `.optima-package.json` | Manifeste lu par Optima Tools : fichiers d'exécution, licences, crédits et provenance (hors fiche `README.md` et hors lui-même) | |
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| ## Droits des auteurs d'origine |
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| Les auteurs d'origine conservent l'ensemble de leurs droits. Optima Tools n'est pas le créateur de ce modèle : ce dépôt en prépare la distribution vérifiée pour l'application, avec mention des sources, des licences et des crédits. |
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