/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Illustrious-xl-early-release-v0
Опубликована
12 янв 2025

illustrious

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

calcuis/illustrious — это набор квантованных в формате GGUF и масштабированных FP8 версий модели Illustrious-XL, основанной на OnomaAIResearch/Illustrious-xl-early-release-v0.

3 837скачиваний за 30 дней74лайкавеса обновлены24 апр 2025

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 предназначена для генерации изображений по текстовому описанию и ориентирована на использование в ComfyUI, в том числе с gguf-node.

Доступны варианты GGUF с разными уровнями квантования, включая q4_0 и q8_0, а также версии, полученные из FP8- и BF16-весов. Для работы требуются соответствующие текстовые энкодеры, включая illustrious_g_clip и illustrious_l_clip, а также VAE-декодер. README указывает на поддержку запуска на устаревших видеокартах и режимов low VRAM, однако фактическая производительность зависит от конкретной конфигурации и варианта модели.

Модель подходит для создания детализированных, стилизованных и преимущественно аниме-ориентированных изображений; в примерах используются портреты, персонажи и кинематографическое освещение. Ограничения включают необходимость использования тегов или ключевых слов для более точного управления результатом, особенно при работе с ранними версиями, а также различия в скорости загрузки и качестве между вариантами квантования. В карточке указана лицензия Apache-2.0; разработчиком набора указан calcuis, а исходная модель связана с OnomaAIResearch.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

gguf quantized and fp8 scaled versions of illustrious (test pack)

setup (in general)

  • drag gguf file(s) to diffusion_models folder (./ComfyUI/models/diffusion_models)
  • drag clip or encoder(s), i.e., illustrious_g_clip and illustrious_l_clip, to text_encoders folder (./ComfyUI/models/text_encoders)
  • drag vae decoder(s), i.e., vae, to illustrious_vae folder (./ComfyUI/models/vae)

run it straight (no installation needed way)

  • get the comfy pack with the new gguf-node (pack)
  • run the .bat file in the main directory

workflow

  • drag any workflow json file to the activated browser; or
  • drag any generated output file (i.e., picture, video, etc.; which contains the workflow metadata) to the activated browser

review

  • use tag/word(s) as input for more accurate results for those legacy models; not very convenient (compare to the recent models) at the very beginning
  • credits should be given to those contributors from civitai platform
  • fast-illustrious gguf was quantized from fp8 scaled safetensors while illustrious gguf was quantized from the original bf16 (this is just an attempt to test: is it true? the trimmed model with 50% tensors lesser really load faster? please test it yourself; btw, some models might have their unique structure/feature affecting the loader performance, never one size fits all)
  • fp8 scaled file works fine in this model; including vae and clips
  • good to run on old machines, i.e., 9xx series or before (legacy mode [--disable-cuda-malloc --lowvram] supported); compatible with the new gguf-node
  • disclaimer: some models (original files) are provided by someone else and we might not easily spot out the creator/contributor(s) behind, unless it was specified in the source; rather let it blank instead of anonymous/unnamed/unknown; if it is your work, do let us know; we will address it back properly and probably; thanks for everything

reference

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Не удалось определить, чем загружать веса модели (нет library_name и architectures).

Ревизия весов
869ad89

0 моделей