Характеристики

Лицензия: MIT
Базовая модель: Lens-Turbo
Библиотека: mlx
Опубликована: 21 июн 2026

Ссылки

Lens-Turbo-3.8B-4bit

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Квантизированная MLX-версия диффузионной модели Lens-Turbo для быстрой генерации изображений по текстовым промптам на Apple Silicon.

24скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены21 июн 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

Lens-Turbo-3.8B-4bit — конверсия модели microsoft/Lens-Turbo в формат MLX для запуска на Apple Silicon. Это диффузионная модель генерации изображений по текстовому описанию с архитектурой DiT на 3,8 млрд параметров; вариант Turbo дистиллирован для генерации за 4 шага с guidance scale 1.0. Веса DiT представлены в int4 с размером группы 64, при этом входные, выходные и временные слои хранятся в bf16; объём компонента DiT составляет около 2,35 ГБ. Для работы также загружаются текстовый энкодер GPT-OSS-20B и VAE FLUX.2 из исходного репозитория.

Модель подходит для создания изображений по текстовым промптам, в том числе с быстрым четырёхшаговым семплированием. Карточка указывает лицензию MIT для DiT; текстовый энкодер распространяется по Apache-2.0, а VAE загружается отдельно из исходного источника. Поддерживаемый язык промптов в карточке не указан.

Сценарии применения

создание иллюстраций по текстовому описанию
быстрая генерация изображений за четыре шага
локальная генерация изображений на компьютерах Apple Silicon

Ограничения

Для работы требуются текстовый энкодер GPT-OSS-20B и VAE FLUX.2 из исходного репозитория. Карточка описывает конфигурацию семплирования в четыре шага с guidance 1.0.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей I.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модель IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Lens-Turbo-3.8B-4bit (MLX)

Apple MLX conversion of microsoft/Lens-Turbo — the distilled 4-step sibling of Lens (identical 3.8B DiT architecture; sample at 4 steps, guidance 1.0). int4 (group_size 64, keeping in/out/time at bf16), ~2.35 GB. DiT-only (MIT); the GPT-OSS-20B encoder (Apache-2.0) and FLUX.2 VAE load from source. Architecture is byte-identical to base Lens, which is parity-locked vs the PT reference (DiT cosine 0.999999); this variant inherits that port.

sample

Usage

from lens_mlx.pipeline_mlx import LensPipeline   # github.com/xocialize/lens-mlx

# `base` = a microsoft/Lens snapshot (tokenizer + GPT-OSS encoder + FLUX.2 VAE).
pipe = LensPipeline.from_pretrained(base, dit_repo="mlx-community/Lens-Turbo-3.8B-4bit")
img = pipe("A serene lake below snow-capped mountains, golden hour.",
           height=1024, width=1024, num_inference_steps=4, guidance_scale=1.0, seed=42)
img.save("out.png")

Tip: page weights into memory before the first forward (mx.eval the params) when loading from slow/external storage, to avoid a Metal command-buffer watchdog timeout at large sizes.

License

DiT weights MIT (from microsoft/Lens-Turbo) · GPT-OSS-20B encoder Apache-2.0 (not re-hosted) · FLUX.2 VAE under its own terms (not re-hosted). Upstream: microsoft/Lens-Turbo.

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.

Ревизия весов: fe54fd6