Qwen-Image-2.1 Viggle Turbo v0.2.1
6-шаговый дистиллированный LoRA-адаптер для Qwen-Image-2.1, ускоряющий генерацию и редактирование в 5 раз при сохранении качества базовой 40-шаговой модели.
privacy
Эта заметка участвует в semantic memory.
AI Summary
- Короткий обзор сути: Viggle выпустила LoRA-адаптер v0.2.1, который превращает 40-шаговую модель Qwen-Image-2.1 в 6-шаговую turbo-версию с помощью Distribution Matching Distillation (DMD2) и SenseFlow-style guidance. 2) Ключевые тезисы: работает с 1–3 референсными изображениями, использует 6 sigma-узлов [1.0, 0.9375, 0.875, 0.75, 0.5, 0.25], true_cfg_scale=1.0, не требует negative prompt; r256-версия (1.3 GB) и r128-версия (680 MB); v0.2.1 — шаг 700 EMA, v0.2 — шаг 600. 3) Важные детали и нюансы: LoRA загружается поверх базового трансформера без мерджа, поддерживает ComfyUI через кастомные ноды (viggle_turbo.py), prompt-enhancer рекомендуется; ограничения — сложные multi-reference правки, мелкий текст, 2K-выход не измерен; лицензия — Qwen RESEARCH LICENSE (non-commercial). 4) Практические выводы/следующие шаги: pip install torch transformers>=5.17,<6 accelerate safetensors peft pillow и git+https://github.com/huggingface/diffusers.git@80c7ed262aeffbeb43ef13ae04baeb9b84515a69; загружать LoRA Qwen-Image-2.1-viggle-turbo-v0.2.1-6step-lora-r256.safetensors, использовать sigmas и 6 шагов; для ComfyUI скопировать viggle_turbo.py и workflow-файлы.