/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Библиотека
nunchaku
Опубликована
21 июл 2026

Hybrid-Sensitivity-Weighted-Quantization-SDXL-ConvRot-NVFP4

Генерация изображенийТекст → изображение

Набор квантованных вариантов SDXL для генерации изображений по тексту с меньшим расходом видеопамяти.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 авг 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

Это набор квантованных моделей генерации изображений на базе SDXL, опубликованный пользователем ussoewwin. В репозитории представлены варианты AnimeMix, epiCRealism XL, koronemixIllustrious и других моделей разных авторов; исходная настройка и обучение принадлежат создателям базовых моделей.

Веса подготовлены методом Hybrid-Sensitivity-Weighted-Quantization для формата NVFP4 с ConvRot: линейные слои хранятся в NVFP4, а Conv2d — в INT8. Метод использует анализ чувствительности и важности слоёв для экономии видеопамяти при сохранении качества изображений. В README указан фиксированный бюджет защиты FP16 в 600 МиБ. Для загрузки в ComfyUI требуется специальный узел HSWQ Loader; доступны инструкции и опубликованные результаты сравнений.

Модели предназначены для генерации изображений по текстовому описанию, включая аниме и реалистичные изображения. Для файлов указаны разные лицензии базовых моделей, поэтому условия использования зависят от конкретного варианта; метаданные репозитория обозначают лицензию как other.

Сценарии применения

  • генерация аниме-изображений по текстовому описанию
  • создание реалистичных изображений по промпту
  • генерация изображений в ComfyUI при ограниченной видеопамяти

Ограничения

Для загрузки в ComfyUI требуется специальный узел HSWQ Loader. Лицензия зависит от выбранной базовой модели; необходимо соблюдать её исходные условия.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Hybrid-Sensitivity-Weighted-Quantization (HSWQ)

High-fidelity ConvRot NVFP4 quantization for diffusion models (SDXL). HSWQ uses sensitivity and importance analysis instead of naive uniform cast. This is highly useful for users who need to strictly manage their VRAM resources while maintaining maximum image quality.

ComfyUI Load Diffusion Model nvfp4 pack with FULL ConvRot (Linear→NVFP4, Conv2d→INT8 int8_tensorwise) after DualMonitor + V4 pack-MSE FP16 protection under a fixed 600 MiB budget. Keep ratio is 0 (r0); calib writes NVFP4 .input_scale. SDXL pack scripts: hswq_convert_nvfp4_1.0.py (HSWQ) and native_convert_nvfp4.py (native).

Technical details: https://github.com/ussoewwin/Hybrid-Sensitivity-Weighted-Quantization

How to quantize (SDXL ConvRot NVFP4): md/How to quantize SDXL NVFP4.md

ComfyUI Loader for ConvRot NVFP4: To use these models in ComfyUI, please use this custom node: ComfyUI-HSWQ-Loader-and-Tools

SDXL ConvRot NVFP4 Benchmark Test Results (published tables): benchmark result/benchmark_convrotnvfp4.md


Benchmark (Reference)

ModelSSIM (Avg)File sizeCompatibility
Original FP161.0000100%High
HSWQ ConvRot NVFP40.92-0.9860% (FP16 mixed)High (ComfyUI NVFP4)

📦 Available Models

FilenameBase ModelVersionLicense
animemix_v80_hswq_r32_1off_nvfp4.safetensorsAnimeMixv8.0Fair AI Public License 1.0-SD
epicrealismXL_pureFix_hswq_r32_1off_convrot_nvfp4.safetensorsepiCRealism XLpureFixCreativeML Open RAIL++-M
koronemixIllustrious_v70_hswq_r32_1off_convrot_nvfp4.safetensorskoronemixIllustriousv70Fair AI Public License 1.0-SD
koronemixVpred_v20_hswq_r32_1on_convrot_nvfp4.safetensorskoronemixVpredv2.0CreativeML Open RAIL++-M
perfectionRealisticILXL_80_r32_1on_convrot_nvfp4.safetensorsPerfection Realistic ILXLv8.0Fair AI Public License 1.0-SD
realvisxlV50_v40Bakedvae_hswq_r32_1off_nvfp4.safetensorsRealVisXL V5.0 (Lightning)v4.0 BakedVAECreativeML Open RAIL++-M
realvisxlV50_v50Bakedvae_hswq_r32_1off_convrot_nvfp4.safetensorsRealVisXL V5.0 (Lightning)v5.0 BakedVAECreativeML Open RAIL++-M
unholyDesireMixSinister_v80_hswq_r32_1off_nvfp4.safetensorsUnholy Desire Mix Sinisterv8.0Fair AI Public License 1.0-SD
waiIllustriousSDXL_v170_hswq_r32_1off_convrot_nvfp4.safetensorsIllustrious-XL v1.7 (WAI-illustrious-SDXL)v17.0 (HF weight)Fair AI Public License 1.0-SD

📜 Credits & License

🏆 Special Acknowledgement

We extend our deepest respect and gratitude to the Nunchaku Team for their groundbreaking work on SVDQ quantization and for sharing their models with the community. This collection relies heavily on their research and original implementation.

Base Models

These models are derivatives of their respective creators. All credit for aesthetic tuning and model training belongs to the original creators.

  • AnimeMix / koronemixIllustrious / koronemixVpred: Created by koronen.
  • epiCRealism XL: Created by epinikion.
  • Perfection Realistic ILXL: Created by 6tZ.
  • RealVisXL V5.0: Created by SG_161222.
  • Unholy Desire Mix Sinister: Created by UnholyDesiresStudio.
  • WAI-illustrious-SDXL: Created by WAI0731.

Disclaimer: These models are provided for optimization and research purposes. Please adhere to the original licenses of the base models.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · nunchaku

Нельзя запустить

Генеративная модель выложена не в формате diffusers.

Ревизия весов
c7d49ac

0 моделей