/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
MIT
Опубликована
22 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

Ming-Image-0.1-Design

TechnoBaptist
Генерация изображенийТекст → изображение

Ming-Image-0.1-Design — модель на 6 млрд параметров для генерации текстовых изображений, включая интерфейсы, инфографику и плакаты с поддержкой прозрачного фона.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 сен 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

Ming-Image-0.1-Design — модель генерации изображений по текстовому описанию, предназначенная для создания интерфейсов, инфографики, плакатов и других визуальных материалов с большим количеством текста. По карточке модели, это модель размером 6 млрд параметров; она формирует цельные композиции и поддерживает изображения RGBA с прозрачным фоном.

Для генерации рекомендуются разрешения 2048 × 2048 или 1024 × 1024 для более быстрой работы, 12 шагов сэмплирования и CFG 1,0. В карточке указана проверенная конфигурация на одной CUDA-видеокарте с 80 ГБ VRAM и точностью BF16. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Diffusers; лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • создание макетов пользовательских интерфейсов по описанию
  • генерация инфографики с текстовыми подписями
  • создание плакатов с заданной композицией и текстом
  • подготовка визуальных материалов с прозрачным фоном
  • генерация графического дизайна по текстовому запросу

Ограничения

Для работы рекомендована одна CUDA-видеокарта с 80 ГБ VRAM; в публичном коде запросы разрешения преобразуются в поддерживаемые варианты 1024 или 2048 пикселей.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Ming-Image-0.1-Design

Ming-Image-0.1-Design is a 6B text-to-image model for UI, infographics, posters, and other text-rich visual designs. It generates complete visual compositions and supports RGBA output with transparent backgrounds.

UI/UX Design leaderboard

Quick Start

Use the companion Ming-Image repository for installation and inference:

git clone https://github.com/inclusionAI/Ming-Image
cd Ming-Image
pip install -r requirements.txt

python infer.py \
  --model inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design \
  --task text-to-image \
  --prompt assets/t2i_four_seasons_cabin_prompt.json \
  --resolution 2048 \
  --output-dir outputs/t2i

Prompt enhancement (PE) can use Ling-3.0-flash-VL or qwen3.8-27B; see text-to-image prompt rewriting.

Transparent-background generation

For transparent-background generation, prepend exactly one of the recommended RGBA phrases. See the transparent-background generation tip.

Deployment

We recommend the following inference frameworks to serve the model:

Recommended settings

  • Resolution: 2048 x 2048 (recommended), or 1024 x 1024 for faster generation.
  • Sampling steps: 12.
  • CFG scale: 1.0.
  • Precision: BF16.
  • Hardware: one CUDA GPU with 80 GiB VRAM (validated configuration).

The public inference code maps text-to-image resolution requests to the supported 1024 or 2048 bucket.

Gallery

Text-to-image

Transparent-background text-to-image

The checkerboard is used only to preview transparency; it is not part of the generated RGBA images.

License

This model is released under the MIT License.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Генеративная модель выложена не в формате diffusers.

Ревизия весов
9c962f2

0 моделей

    Создать бенчмарк