.gguf quantized version of https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning
Recommended settings for Dreamio:
- Dimensions = 1024 x 1024
- Sampling steps = 4
- Classifier-free guidance scale = 1,00
- Sampler = EULER
- Scheduler = DEFAULT
- TAESD = taesdxl
Характеристики
- Лицензия
- OpenRAIL++
- Базовая модель
- SDXL-Lightning
- Опубликована
- 27 апр 2024
Ссылки
SDXL-Lightning-GGUF
OlegSkutte/SDXL-Lightning-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели ByteDance/SDXL-Lightning, предназначенная для генерации изображений по текстовому описанию.
2 777скачиваний за 30 дней16лайковвеса обновлены22 янв 2026
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель используется в задачах text-to-image и интегрируется с программным обеспечением на базе stable-diffusion.cpp.
Рекомендуемый сценарий применения — быстрая генерация изображений с разрешением 1024×1024. Для Dreamio указаны настройки: 4 шага сэмплирования, classifier-free guidance scale 1,00, sampler EULER, scheduler DEFAULT и TAESD taesdxl. Другие характеристики, включая точный размер модели, поддерживаемые языки и дополнительные модальности, в README не указаны.
К сильным сторонам относятся квантизированный формат GGUF и ориентация на генерацию изображений за небольшое число шагов. Ограничения модели, требования к аппаратному обеспечению и особенности качества генерации в README не описаны. Модель распространяется по лицензии openrail++.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
GGUF-версии diffusion-моделей не запускаются: нужен репозиторий diffusers.
- Ревизия весов
- b72e553