/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
qwen3_vl · dense
Базовая модель
HiDream-O1-Image-Dev
Библиотека
mlx
Опубликована
10 мая 2026

HiDream-O1-Image-Dev-mlx-q6

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Квантованная версия HiDream-O1-Image-Dev для локальной генерации изображений по тексту на устройствах Apple Silicon.

128скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены11 мая 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

HiDream-O1-Image-Dev-mlx-q6 — модель генерации изображений по тексту, портированная Mrbizarro в формат MLX и опубликованная mlx-community для компьютеров Apple Silicon. Она основана на HiDream-ai/HiDream-O1-Image-Dev; в репозитории находятся 6-битно квантованные веса с group_size 64, а дополнительные diffusion-головы сохранены в BF16. Модель предназначена для локального создания изображений по текстовым запросам на устройствах с ограниченной оперативной памятью.

По данным карточки, вариант Q6 занимает около 8 ГБ и использует примерно 8,5 ГБ оперативной памяти. Он даёт чистые результаты при квадратных размерах 1024 × 1024 и 2048 × 2048; для неквадратных изображений README отмечает заметную сетку артефактов с шагом 32 пикселя в однотонных областях. Редактирование изображений для этого Q6-варианта не предназначено: для него требуется версия BF16. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • Создание квадратных изображений 1024 × 1024 по текстовому описанию
  • Генерация квадратных изображений 2048 × 2048 на Mac с ограниченной памятью
  • Локальная генерация изображений без обращения к облачному сервису

Ограничения

Q6-вариант даёт заметную сетку артефактов на неквадратных изображениях, особенно в однотонных областях; для таких размеров README рекомендует BF16. Редактирование изображений требует BF16 и не поддерживается этим вариантом.

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

HiDream-O1-Image-Dev — MLX Q6 (Apple Silicon)

Ported by Mrbizarro · MIT licensed · published to mlx-community

🎛️ Run it one-click in Phosphene

Phosphene is a free local generative-video panel for Apple Silicon. HiDream is wired into its Image Studio. Install Pinokio, then in Pinokio install Phosphene. Note: Phosphene's HiDream integration uses BF16 by default since edit requires BF16 — this Q6 repo is for text-to-image-only workflows on RAM-constrained machines.


A 6-bit quantized MLX port of HiDream-ai/HiDream-O1-Image-Dev.

⚠ Q6 does NOT support edit / multi-ref. Per-group dequantization noise compounds against reference-image features in attention and produces degenerate output. For edit / multi-reference workflows use the BF16 sibling repo instead.

Sibling repos

  • 🟢 BF16 (full precision) — 17.5 GB, ~16 GB RAM, clean across all dimensions. Use this when in doubt.
  • 🟡 Q6 (this repo) — 8 GB, ~8.5 GB RAM, fast. Best at square 2048×2048 or 1024×1024. Visible 32-pixel patch grid in flat regions at non-square dims.
  • 🟡 Q8 — 10 GB, ~11.5 GB RAM, same artifact behaviour as Q6 at non-square dims.

When to use Q6

  • ✅ Square 1024×1024 or 2048×2048 — clean output, half the time of BF16
  • ✅ RAM-constrained — fits 16 GB Macs alongside other apps
  • ❌ Non-square dims (1440×2560, 3104×1312, etc) — visible 32-pixel patch grid in skies, walls, water → use BF16

What's in this repo

  • model.safetensors — Q6 quantized backbone (8 GB)
  • extras/custom_heads.safetensors — diffusion-side heads (75 MB, BF16)
  • config.json (with quantization: {bits: 6, group_size: 64} so mlx-vlm wraps Linear → QuantizedLinear correctly)
  • Tokenizer + processor configs

Code

The inference scripts are not in this repo — they live in the BF16 sibling repo under scripts/hidream_o1/. Clone that for code, this for weights only.

Quick start

# Get the code
hf download mlx-community/HiDream-O1-Image-Dev-mlx-bf16 --local-dir hidream-o1-mlx \
  --include "scripts/*" --include "*.md" --include "*.txt" --include "*.gitattributes"
cd hidream-o1-mlx
uv venv --python 3.11 && uv pip install -r requirements.txt

# Get the Q6 weights
hf download mlx-community/HiDream-O1-Image-Dev-mlx-q6 --local-dir mlx_models/hidream-o1-dev-q6

# Run (square dims only for clean output)
.venv/bin/python scripts/hidream_o1/generate_hidream_o1_mlx.py \
  --model-path mlx_models/hidream-o1-dev-q6 \
  --prompt "your prompt here" \
  --width 2048 --height 2048 \
  --output out.png

Performance

ResolutionPer stepTotal (28 steps)Peak RAMQuality
1024×10241.30 s36 s8.5 GB✅ clean
2048×20485.51 s154 s9 GB✅ clean
1440×2560 (non-square)4.50 s127 s8.5 GB⚠ patch grid visible

License

MIT — see the BF16 repo for the full LICENSE file and acknowledgements.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Qwen3VLForConditionalGeneration
Ревизия весов
2d7abab

0 моделей