Характеристики

Лицензия: MIT
Библиотека: diffusers
Опубликована: 1 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

Lens-Turbo

SceneWorks

Генерация изображенийТекст → изображение

Дистиллированная модель Lens-Turbo в формате Diffusers для быстрой генерации изображений по текстовым описаниям.

5скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 июл 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

SceneWorks/Lens-Turbo — переупакованная копия дистиллированной модели Microsoft Lens-Turbo для генерации изображений по текстовому описанию. Репозиторий оформлен в формате Diffusers и содержит DiT-трансформер Lens-Turbo, текстовый энкодер gpt-oss-20b в формате MXFP4 и VAE FLUX.2-dev. Согласно карточке, веса побайтно совпадают с публичными источниками; модель не переобучалась.

Для генерации предусмотрен быстрый режим с четырьмя шагами и guidance 1.0. Репозиторий лицензирован по MIT; README также указывает лицензии Apache-2.0 для компонентов gpt-oss-20b. В карточке не описаны поддерживаемые языки, поэтому конкретный язык промптов не заявлен.

Сценарии применения

создание изображений по текстовому промпту
быстрое прототипирование визуальных концепций
генерация иллюстраций с малым числом шагов диффузии

Ограничения

Для генерации в описанном режиме используются четыре шага и guidance 1.0; иные режимы и качество в карточке не охарактеризованы.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Lens-Turbo

Self-contained diffusers-layout snapshot of Microsoft's Lens-Turbo (distilled) text-to-image model, re-assembled for in-house (SceneWorks) use after Microsoft removed the original microsoft/Lens-Turbo repository from the Hub.

This is a repackage, not a retrain — every weight is byte-identical to a public upstream source (verified by tensor-level comparison against Comfy-Org's authentic redistribution):

Component	Source	License
`transformer/`	Lens-Turbo DiT, bf16 — from `Comfy-Org/Lens` (`diffusion_models/lens_turbo_bf16.safetensors`)	MIT
`text_encoder/`	gpt-oss-20b (MXFP4), used encoder-only — from `openai/gpt-oss-20b`	Apache-2.0
`tokenizer/`	gpt-oss tokenizer — from `openai/gpt-oss-20b`	Apache-2.0
`vae/`	FLUX.2 VAE (`AutoencoderKLFlux2`) — from `black-forest-labs/FLUX.2-dev`	FLUX.2-dev license

The text encoder is stock, frozen gpt-oss-20b and the VAE is stock FLUX.2-dev; only the transformer/ DiT is Lens-specific. The encoder + VAE are identical to those in SceneWorks/Lens — only the distilled transformer/ differs.

Layout

tokenizer/       tokenizer.json, tokenizer_config.json, special_tokens_map.json
text_encoder/    model-0000*-of-00002.safetensors (MXFP4), model.safetensors.index.json, config.json
transformer/     lens_turbo_bf16.safetensors
vae/             diffusion_pytorch_model.safetensors, config.json

Sampling defaults for the distilled model: 4 steps, guidance 1.0 (≈ no CFG).

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · diffusers

Нельзя запустить

Пайплайн LensPipeline не входит в diffusers 0.41.0.dev0: нужен custom_pipeline.

Ревизия весов: 33acd26