/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
diffusers
Опубликована
6 авг 2026

Lumina-Image-2.0

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Lumina-Image-2.0 — диффузионный трансформер с 2 млрд параметров для генерации изображений по текстовым описаниям.

643скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены6 авг 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

Lumina-Image-2.0 — модель генерации изображений по текстовому описанию, разработанная Alpha-VLLM и без изменений перепубликованная Unsloth. Это flow-based диффузионный трансформер с 2 млрд параметров, доступный в реализации для Hugging Face Diffusers и форматах Diffusers и safetensors.

Модель предназначена для создания изображений по текстовым запросам и может использоваться в генеративных приложениях и для экспериментов с синтезом изображений. Она распространяется по лицензии Apache-2.0; условия upstream сохранены.

Сценарии применения

  • создание изображений по текстовому запросу
  • генерация иллюстраций для публикаций
  • подготовка концепт-артов по описанию сцены

Ограничения

В README не приведены оценки качества, рекомендации по аппаратным требованиям или описание ограничений генерации.

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

Mirror of Alpha-VLLM/Lumina-Image-2.0, republished by Unsloth. The weights are unmodified. See NOTICE and the licence file in this repo for the terms, which are the upstream terms and are unchanged.

Lumina-Image 2.0 Lumina-Image-2.0 is a 2 billion parameter flow-based diffusion transformer capable of generating images from text descriptions. For more information, visit our GitHub.

Gradio Demo

We provide an official Gradio demo. You can use the link we provided to try it out.

Usage

import torch
from diffusers import Lumina2Pipeline

pipe = Lumina2Pipeline.from_pretrained("Alpha-VLLM/Lumina-Image-2.0", torch_dtype=torch.bfloat16)
pipe.enable_model_cpu_offload() #save some VRAM by offloading the model to CPU. Remove this if you have enough GPU power

prompt = "A serene photograph capturing the golden reflection of the sun on a vast expanse of water. The sun is positioned at the top center, casting a brilliant, shimmering trail of light across the rippling surface. The water is textured with gentle waves, creating a rhythmic pattern that leads the eye towards the horizon. The entire scene is bathed in warm, golden hues, enhancing the tranquil and meditative atmosphere. High contrast, natural lighting, golden hour, photorealistic, expansive composition, reflective surface, peaceful, visually harmonious."
image = pipe(
    prompt,
    height=1024,
    width=1024,
    guidance_scale=4.0,
    num_inference_steps=50,
    cfg_trunc_ratio=0.25,
    cfg_normalization=True,
    generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(0)
).images[0]
image.save("lumina_demo.png")

This is a Hugging Face Diffusers implementation of the paper Lumina-Image 2.0: A Unified and Efficient Image Generative Framework.

Citation

If you find the provided code or models useful for your research, consider citing them as:

@misc{lumina2,
    author={Qi Qin and Le Zhuo and Yi Xin and Ruoyi Du and Zhen Li and Bin Fu and Yiting Lu and Xinyue Li and Dongyang Liu and Xiangyang Zhu and Will Beddow and Erwann Millon and Victor Perez,Wenhai Wang and Yu Qiao and Bo Zhang and Xiaohong Liu and Hongsheng Li and Chang Xu and Peng Gao},
    title={Lumina-Image 2.0: A Unified and Efficient Image Generative Framework},
    year={2025},
    eprint={2503.21758},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CV},
    url={https://arxiv.org/pdf/2503.21758}, 
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · diffusers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
1a0db5c

0 моделей