Характеристики

Лицензия: MIT
Базовая модель: Mage-Flow-Edit
Библиотека: mlx
Опубликована: 23 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

Mage-Flow-Edit-mlx

xocialize

Преобразование изображенийИзображение, текст → изображение

Порт Mage-Flow-Edit для Apple Silicon редактирует изображения по текстовым инструкциям с использованием MLX-Swift.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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

Mage-Flow-Edit-mlx — порт модели microsoft/Mage-Flow-Edit для Apple Silicon на базе MLX-Swift, опубликованный xocialize. Репозиторий содержит файл folded_adaln.safetensors и поддержку загрузки остальных компонентов из upstream-репозитория; компоненты модели здесь не размещены. Это диффузионная модель семейства Mage-Flow на архитектуре rectified flow, предназначенная для редактирования изображения по текстовому запросу.

Пример сценария — заменить фон фотографии на снежный лес. В README указаны настройки по умолчанию: 20 шагов и CFG 5.0; предусмотрены варианты весов DiT в int8 и int4, а базовый режим использует bf16. Порт также поддерживает выполнение на Apple Silicon через MLX-Swift и сохраняет обязательный фильтр содержимого upstream-модели и водяной знак происхождения Gaussian-Shading. Лицензия — MIT, указанная в метаданных и для компонентов upstream-модели.

Сценарии применения

замена фона на фотографии по текстовому запросу
редактирование содержимого изображения по инструкции
локальный запуск редактирования изображений на Apple Silicon
подготовка вариантов обработки изображения с весами int8 или int4

Ограничения

Для запуска нужно получить основные компоненты из microsoft/Mage-Flow-Edit и подготовить изображение-референс; репозиторий не содержит все веса модели. Варианты int8 и int4 квантуют только отдельные линейные слои DiT, а обязательный фильтр содержимого upstream-модели может блокировать запросы.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Mage-Flow-Edit — MLX-Swift

Apple-Silicon MLX-Swift support for microsoft/Mage-Flow-Edit (edit, defaults: 20 steps / cfg 5.0 (RL-aligned)). One of six checkpoints of the Mage-Flow family, all sharing one architecture — this repo carries the port's support artifact; the component weights come from the upstream microsoft repo (MIT) and are not re-hosted (multi-component diffusion pipeline → xocialize namespace per mlx-community conventions).

Code, parity gates, and full porting notes: github.com/xocialize/mage-flow-swift. The DiT/VAE/Gaussian-Shading watermark/scheduler are parity-locked against the PyTorch oracle; T2I and CFG paths are gated per-step and validated with renders at the real defaults (sample_512.png is this checkpoint's).

Use

hf download microsoft/Mage-Flow-Edit --local-dir Mage-Flow-Edit
hf download microsoft/Mage-Flow-Edit-Turbo --include "text_encoder/*" --include "vae/*" --local-dir Mage-Flow-Edit   # shared components (byte-identical family-wide)
hf download xocialize/Mage-Flow-Edit-mlx folded_adaln.safetensors --local-dir Mage-Flow-Edit
swift run -c release mage-flow-edit --repo Mage-Flow-Edit --ref dog.jpg --prompt "make the background a snowy forest" --out out.png --steps 20 --cfg 5.0

Notes: the mandatory upstream RAI content filter is wired in (fail-closed); the Gaussian-Shading provenance watermark is reproduced bit-exactly; the DiT runs bf16 with one GEMM row-chunked around mlx-swift's NAX split-K JIT bug (mlx#3797) until a release ships #3810.

Pre-quantized DiT (no bf16 peak)

file	recipe	gate
`transformer-int8.safetensors`	int8 g32 affine, attn+MLP Linears only	`int8 quant-vs-bf16 0.999917 (family threshold 0.9998) -> PASS`
`transformer-int4.safetensors`	int4 g64 affine, same scope	`int4 quant-vs-bf16 0.997070 (family threshold 0.9900) -> PASS`

Modulation/io/norm layers and the trailing block 11 stay bf16 (the final norm amplifies last-block quant error ~1.6× into proj_out). Files are self-describing (metadata carries bits / group size / kept blocks) and load directly with no bf16 peak — int8 gate: quant-vs-bf16 per-pass, family threshold ≥ 0.9998; int4 gate: quant-vs-bf16 per-pass, family threshold ≥ 0.99. Quantization is weight-only: the mandatory content filter and the bit-exact Gaussian-Shading watermark are unaffected. Measured t2i peak GPU @1024²: bf16 19.6 → int8 17.2 → int4 16.1 GB.

# quant tier: skip the 7.7 GB bf16 transformer entirely
hf download microsoft/Mage-Flow-Edit --include "text_encoder/*" --include "vae/*" --local-dir Mage-Flow-Edit
hf download xocialize/Mage-Flow-Edit-mlx folded_adaln.safetensors --local-dir Mage-Flow-Edit
hf download xocialize/Mage-Flow-Edit-mlx transformer-int4.safetensors --local-dir Mage-Flow-Edit
swift run -c release mage-flow-edit --repo Mage-Flow-Edit --dit-quant Mage-Flow-Edit/transformer-int4.safetensors ...

MLXEngine: MLXMageFlow (same repo) wraps the family as MageFlowT2IPackage / MageFlowEditPackage — quant tiers auto-materialize these files via WeightSourcing.

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: d2c3148