/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
FLUX.2-klein-base-4B
Библиотека
diffusers
Опубликована
22 сен 2026

cedar-cloud-83

Генерация изображенийТекст → изображение

Экспериментальная дообученная версия FLUX.2 Klein Base 4B для генерации изображений по текстовым запросам.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 сен 2026

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

kimi000/cedar-cloud-83 — экспериментальная дообученная модель генерации изображений по тексту на базе FLUX.2 Klein Base 4B от Black Forest Labs. Это полный BF16-чекпойнт для Diffusers Flux2KleinPipeline: EMA-веса LoRA ранга 32 и alpha 64 объединены с трансформером, поэтому для инференса не требуется отдельный runtime FAR или PEFT. Модель создана в рамках сезонного учебного эксперимента Version Base v0.1 для 39 семейств; в README приведён пример генерации изображения 512×512 за 20 шагов с guidance scale 4.

Модель принимает текстовый запрос и выдаёт изображение. Проверки подтверждают успешную офлайн-загрузку и отличия параметров и результатов генерации от базовой модели, но README прямо указывает, что это не бенчмарки и не доказательство улучшения качества. Лицензия — Apache-2.0. Метаданные не сообщают размер контекста или языки; основной сценарий — генерация изображений по текстовым описаниям.

Сценарии применения

  • создание изображения по текстовому описанию
  • генерация иллюстрации по заданной сцене
  • визуализация предметов и их расположения в кадре

Ограничения

Качество и улучшение относительно базовой модели не подтверждены бенчмарками; проверки в карточке подтверждают корректность экспорта, а не качество результата. В README показан режим генерации 512×512 за 20 шагов.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Version Base v0.1 Seasonal 39-Family, Step 600 EMA

Complete native BF16 diffusers.Flux2KleinPipeline. Trained EMA LoRA weights (rank 32, alpha 64) are merged into the transformer. No FAR or PEFT runtime is needed for inference.

This is the 39-family Version Base v0.1 Seasonal curriculum experiment, not the static AlphaGRPO baseline. Training: 512px, 20 rollout steps, CFG 4, 16 prompts per iteration, group size 14. 100pct denotes a target, not a verified 100% online-authored fraction.

Source run: vb-v01-isolated-lifecycle-20260913. W&B run: fb24f2db64306fd0bf7dc90c08823fa6. Exact experiment, source checkpoint hash, source revision, configuration hash and the complete family list are recorded in provenance.json and export_manifest.json.

verification.json records strict offline reloading, nonzero parameter differences from Base before and after serialization, and same-seed 512px/20-step image differences from Base. These checks validate the export; they are not benchmark results or evidence of quality improvement.

import torch
from diffusers import Flux2KleinPipeline

pipe = Flux2KleinPipeline.from_pretrained(
    "kimi000/cedar-cloud-83", torch_dtype=torch.bfloat16
).to("cuda")
image = pipe(
    prompt="A red ceramic teapot beside two blue cups on a wooden table.",
    height=512, width=512, num_inference_steps=20, guidance_scale=4.0,
    generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(0),
).images[0]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · diffusers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
b69ce6f

0 моделей