/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Библиотека
diffusers
Опубликована
23 сен 2025

HunyuanImage-2.1-Diffusers

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

HunyuanImage-2.1-Diffusers — диффузионная модель Tencent для генерации изображений по текстовым описаниям на английском и китайском языках.

369скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены23 окт 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображения» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели сгенерируют результат по каждой задаче. Опубликованный тест появится на этой странице.

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

HunyuanImage-2.1-Diffusers — модель генерации изображений по текстовому описанию, разработанная Tencent Hunyuan и опубликованная в формате, совместимом с библиотекой Diffusers. Модель использует pipeline HunyuanImagePipeline и распространяется с весами в формате Safetensors.

Модель предназначена для создания изображений по промптам на английском и китайском языках, включая фотореалистичные сцены, персонажей, предметы, иллюстрации и композиции с текстовыми деталями. В README показан пример генерации изображения размером 2048×2048 за 50 шагов диффузии, а также настройка guidance scale. Для запуска в примере используется PyTorch, GPU CUDA и вычисления в bfloat16.

Модель удобна для генерации концепт-артов, рекламных и дизайнерских материалов, иллюстраций и визуальных прототипов. Ограничения по числу параметров и длине контекста в доступных материалах не приведены. Использование регулируется специальной лицензией tencent-hunyuan-community; перед применением необходимо ознакомиться с её условиями.

Сценарии применения

  • создание фотореалистичных изображений по промпту
  • генерация персонажей и предметных сцен
  • создание иллюстраций и концепт-артов
  • подготовка рекламных и дизайнерских визуалов
  • визуальное прототипирование идей

Ограничения

Доступные материалы не содержат сведений о размере модели, длине контекста или известных типичных ошибках генерации. Использование ограничено условиями специальной лицензии tencent-hunyuan-community.

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
from diffusers import HunyuanImagePipeline
import torch

device = "cuda:0"
dtype = torch.bfloat16
repo = "hunyuanvideo-community/HunyuanImage-2.1-Diffusers"

pipe = HunyuanImagePipeline.from_pretrained(repo, torch_dtype=dtype)
pipe = pipe.to(device)

prompt = "A cute, cartoon-style anthropomorphic penguin plush toy with fluffy fur, standing in a painting studio, wearing a red knitted scarf and a red beret with the word “Tencent” on it, holding a paintbrush with a focused expression as it paints an oil painting of the Mona Lisa, rendered in a photorealistic photographic style."

generator = torch.Generator(device=device).manual_seed(649151)
out = pipe(
    prompt, 
    num_inference_steps=50, 
    height=2048, 
    width=2048, 
    generator=generator,
).images[0]

out.save("test_hyimage_output.png")

to use a different guidance_scale

pipe.guider = pipe.guider.new(guidance_scale=5.0)
prompt = "A cute, cartoon-style anthropomorphic penguin plush toy with fluffy fur, standing in a painting studio, wearing a red knitted scarf and a red beret with the word “Tencent” on it, holding a paintbrush with a focused expression as it paints an oil painting of the Mona Lisa, rendered in a photorealistic photographic style."

generator = torch.Generator(device=device).manual_seed(649151)
out = pipe(
    prompt, 
    num_inference_steps=50, 
    height=2048, 
    width=2048, 
    generator=generator,
).images[0]

out.save("test_hyimage_output_guidnce_scale_5.0.png")

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · diffusers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
7e7b7a1

0 моделей