Instructions to use aixk/BAAR5-IMG-335M with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use aixk/BAAR5-IMG-335M with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("aixk/BAAR5-IMG-335M", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") prompt = "아름다운 젊은 여성의 얼굴 초상화, 자연광, 선명한 초점, 8k, photorealistic" image = pipe(prompt).images[0] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- Draw Things
- DiffusionBee
BAAR4-IMG-335M (Multilingual)
🌐 Official Website: https://baar.uk/model/
📄 License: Non-Commercial Only (Contact for Commercial Pricing)
🖼️ Gallery

- Prompt
- 아름다운 젊은 여성의 얼굴 초상화, 자연광, 선명한 초점, 8k, photorealistic
- Negative Prompt
- bad anatomy, distorted face, disproportionate, ugly, deformed eyes, extra limbs, cartoon

- Prompt
- 아름다운 젊은 여성의 얼굴 초상화, 자연광, 선명한 초점, 8k, photorealistic
- Negative Prompt
- bad anatomy, distorted face, disproportionate, ugly, deformed eyes, extra limbs, cartoon
📌 Model Overview
BAAR4-IMG-335M-Realistic4 is an ultra-lightweight, native multilingual text-to-image generation model engineered with approximately 335M parameters. Built from the ground up for extreme efficiency, this model understands direct prompts across 20 major languages (Korean, English, German, Spanish, French, Japanese, Chinese, Italian, Dutch, Polish, Portuguese, Russian, Arabic, Bulgarian, Greek, Hindi, Swahili, Thai, Turkish, and Vietnamese) without requiring external translation pipelines.
Specifically architected to run directly inside client-side web browsers (WebGPU / ONNX Runtime Web / WebAssembly) and edge hardware without relying on expensive server-side GPU instances, it delivers crisp, high-fidelity photorealistic visual generation while maintaining a compact footprint and INT8 quantization friendliness.
BAAR4-IMG-335M-Realistic4는 약 3.35억(335M) 파라미터 규모로 설계된 초경량 다국어 지원 포토리얼리스틱 텍스트-투-이미지(Text-to-Image) 생성 모델입니다. 별도의 번역 파이프라인 없이 한국어, 영어, 독일어, 스페인어, 프랑스어, 일본어, 중국어, 이탈리아어, 네덜란드어, 폴란드어, 포르투갈어, 러시아어, 아랍어, 불가리아어, 그리스어, 힌디어, 스와힐리어, 태국어, 튀르키예어, 베트남어 등 20개 주요 언어의 자연어 프롬프트를 직접 이해하고 이미지를 생성합니다.
고비용 클라우드 GPU 인프라 의존성을 최소화하고, 클라이언트 웹 브라우저(WebGPU, ONNX Runtime Web, Wasm) 및 모바일·엣지(Edge) 온디바이스 환경에서 실시간 렌더링이 가능하도록 최적화되었습니다. 극도로 낮은 메모리(VRAM) 점유율과 INT8 양자화를 완벽하게 지원하면서도 사실적이고 섬세한 실사풍 이미지 생성을 실현합니다.
📄 License & Commercial Terms (라이선스 및 상업적 이용 안내)
Non-Commercial Use Only (비상업적 연구·개인 이용 한정):
This model is strictly available for non-commercial, educational, and research purposes only. Any form of monetization (direct or indirect) without an explicit commercial license is strictly prohibited.
본 모델은 순수 연구, 교육 및 개인 비영리 목적에 한해 무료로 사용할 수 있습니다. 사전 허가 없는 일체의 수익 창출 행위(직·간접적 상업적 이용)는 엄격히 금지됩니다.Monetization & Commercial Licensing Inquiries (수익 창출 및 상용 라이선스 문의):
If you wish to monetize, integrate this model into commercial products, provide paid web apps/APIs, or require customized enterprise deployments, you must obtain a separate commercial license. Please reach out via email for licensing terms and enterprise adoption.
본 모델을 활용하여 수익을 창출하고자 하거나, 상용 웹 서비스/유료 앱에 탑재, 또는 기업용 온디바이스 솔루션 도입 및 기술 지원이 필요한 경우 반드시 별도의 상용 라이선스를 취득하셔야 합니다. 도입 및 라이선스 발급은 아래 이메일로 문의해 주시기 바랍니다.- Commercial Inquiries (상용 라이선스 문의): admin@099.kr
- Official Website (공식 웹사이트): https://baar.uk/model/
⚠️ Notes (안내 사항)
- Multilingual Native Prompting: Generates images directly from native language prompts (ko, en, de, es, fr, ja, zh, it, nl, pl, pt, ru, ar, bg, el, hi, sw, th, tr, vi) without translation latency.
- Client-Side Optimization: Designed specifically for WebGPU, WebAssembly (Wasm), and INT8 quantization pipelines (
diffusers, ONNX Runtime). - Recommended Inference Setup: For optimal image fidelity and prompt comprehension, Euler A / DPM++ 2M Karras schedulers with 15–25 inference steps at 512×512 resolution are recommended.
- 다국어 네이티브 프롬프트 지원: 번역 API 호출 없이 20개 언어로 작성된 프롬프트를 직관적으로 이해하고 고유 뉘앙스를 반영한 이미지를 생성합니다.
- 클라이언트 최적화 설계: WebGPU, WebAssembly, INT8 양자화 배포 파이프라인에 최적화되어 있습니다.
- 권장 추론 파라미터: 고품질 실사 렌더링을 위해 512×512 해상도 기준 15~25 스텝의 Euler A 또는 DPM++ 2M Karras 스케줄러 사용을 권장합니다.
💼 Opportunities & Contact (채용 제안 및 투자 문의)
This project demonstrates practical competency in custom generative model architecture design, multilingual cross-attention integration, model compression/quantization (INT8/Edge), and zero-server-cost in-browser inference deployment under compute constraints.
I am actively seeking AI Engineering / Research opportunities, team recruitment offers, and project investment/partnerships.
- Official Model Site (모델 공식 웹사이트): https://baar.uk/model/
- Model Adoption & Licensing (도입 및 라이선스 문의): admin@099.kr
- Recruitment & Hiring Inquiries (채용 및 포지션 제안): admin@099.kr
- Investment & Technical Collaboration (투자, 파트너십 및 기술 협업): admin@099.kr
제한된 하드웨어 및 클라이언트 환경(웹, 모바일, 엣지)에서 구동 가능한 초경량 다국어 생성형 AI 아키텍처를 직접 설계하고 최적화 파이프라인을 구축할 수 있는 AI 엔지니어입니다. 저의 기술적 역량 영입(채용)이나 프로젝트 협업/투자에 관심이 있으신 기업 및 팀의 연락을 기다립니다.
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