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LongCat-Image
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AnimaAnimateDiffAuraFlowBria 3.2Bria FiboBria Fibo 2.0Bria Fibo EditChromaCogView3CogView4Consistency ModelsControlNetFlux.1과 함께 ControlNetHunyuan-DiT와 ControlNetStable Diffusion 3과 함께 ControlNetStable Diffusion XL과 ControlNetControlNet-SanaControlNetUnionDDIMDDPMDeepFloyd IFDiTDreamLiteEasyAnimateEchoERNIE-ImageFluxFlux2Flux3FluxControlInpaintGLM-ImageHiDream-I1Hunyuan-DiTHunyuanImage2.1Ideogram 4InstructPix2PixJoyImage EditJoyImage Edit PlusKandinsky 2.1Kandinsky 2.2Kandinsky 3Kandinsky 5.0 이미지KolorsKrea 2Latent Consistency ModelsLatent DiffusionLEDITS++LongCat-ImageLumina 2.0Lumina-T2XMarigoldMiniMax-H3-ImageNucleusMoE-ImageOmniGenOvis-ImageP-H3-ImagePAGPika H3 FlexPixArt-αPixArt-ΣPRXPRX 픽셀Qwen-Image 2.1QwenImageSanaSana SprintSana VideoSANA-WMShap-EStable Cascade Stable unCLIP가치 기반 샘플링VisualClozeZ-Image
Stable Diffusion
Protein
텍스트
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LongCat-Image
LongCat-Image를 소개합니다. LongCat-Image는 이미지 생성을 위한 선구적인 오픈소스 이중 언어(중국어-영어) 기반 모델로, 현재 주요 모델에서 흔히 발생하는 다국어 텍스트 렌더링, 사진 같은 사실성, 배포 효율성, 개발자 접근성이라는 핵심 과제 해결을 위해 설계되었습니다.
주요 기능
- 🌟 뛰어난 효율성과 성능: 6B 파라미터만으로 LongCat-Image는 여러 벤치마크에서 크기가 수 배 더 큰 다수의 오픈소스 모델을 능가하며, 효율적인 모델 설계의 막대한 잠재력을 입증합니다.
- 🌟 뛰어난 편집 성능: LongCat-Image-Edit 모델은 오픈소스 모델 중 최첨단 성능을 달성하며, 우수한 시각적 일관성을 바탕으로 지시 따르기 및 이미지 품질에서 선두를 달리고 있습니다.
- 🌟 강력한 중국어 텍스트 렌더링: LongCat-Image는 기존 SOTA 오픈소스 모델과 비교했을 때 일반적인 중국어 문자 렌더링에서 뛰어난 정확도와 안정성을 보여주며, 중국어 사전에 대한 업계 최고의 커버리지를 달성합니다.
- 🌟 뛰어난 사진 실사감: 혁신적인 데이터 전략과 학습 프레임워크를 통해 LongCat-Image는 생성된 이미지에서 뛰어난 사진 실사감을 달성합니다.
- 🌟 포괄적인 오픈소스 생태계: 중간 체크포인트부터 전체 학습 코드까지 완전한 도구 체인을 제공하여 추가 연구 및 개발의 장벽을 크게 낮춥니다.
자세한 내용은 포괄적인 LongCat-Image Technical Report를 참고하세요.
사용 예시
import torch
import diffusers
from diffusers import LongCatImagePipeline
weight_dtype = torch.bfloat16
pipe = LongCatImagePipeline.from_pretrained("meituan-longcat/LongCat-Image", dtype=torch.bfloat16 )
pipe.to('cuda') # or "mps", "xpu", "cpu"
# pipe.enable_model_cpu_offload()
prompt = '一个年轻的亚裔女性,身穿黄色针织衫,搭配白色项链。她的双手放在膝盖上,表情恬静。背景是一堵粗糙的砖墙,午后的阳光温暖地洒在她身上,营造出一种宁静而温馨的氛围。镜头采用中距离视角,突出她的神态和服饰的细节。光线柔和地打在她的脸上,强调她的五官和饰品的质感,增加画面的层次感与亲和力。整个画面构图简洁,砖墙的纹理与阳光的光影效果相得益彰,突显出人物的优雅与从容。'
image = pipe(
prompt,
height=768,
width=1344,
guidance_scale=4.0,
num_inference_steps=50,
num_images_per_prompt=1,
generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(43),
enable_cfg_renorm=True,
enable_prompt_rewrite=True,
).images[0]
image.save(f'./longcat_image_t2i_example.png')이 파이프라인은 LongCat-Image Team이 기여했습니다. 원본 코드베이스는 여기에서 찾을 수 있습니다.
사용 가능한 모델:
| 모델 | 유형 | 설명 | 다운로드 링크 |
|---|---|---|---|
| LongCat‑Image | 텍스트-이미지 | 최종 릴리스. 박스에서 바로 사용할 수 있는 추론을 위한 표준 모델입니다. | 🤗 Huggingface |
| LongCat‑Image‑Dev | 텍스트-이미지 | Development. 중간 학습 체크포인트로, 파인튜닝에 적합합니다. | 🤗 Huggingface |
| LongCat‑Image‑Edit | 이미지 편집 | 이미지 편집을 위한 전문 모델. | 🤗 Huggingface |
LongCatImagePipeline
클래스 diffusers.LongCatImagePipeline
< source >( scheduler: FlowMatchEulerDiscreteSchedulervae: AutoencoderKLtext_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGenerationtokenizer: Qwen2Tokenizertext_processor: Qwen2VLProcessortransformer: LongCatImageTransformer2DModel )
텍스트-이미지 생성을 위한 파이프라인입니다.
- 전체
- 호출
LongCatImagePipelineOutput
클래스 diffusers.pipelines.longcat_image.LongCatImagePipelineOutput
< source >( images: list[PIL.Image.Image, numpy.ndarray] )
Stable Diffusion 파이프라인의 출력 클래스입니다.