Sakura Qwen-Image-2.1-Turbo Uncensored GGUF

AI Summary

🚀 TL;DR

Sakura — это независимая GGUF-квантизация модели Qwen-Image-2.1-Turbo с abliterated (Heretic) текстовым энкодером Qwen3-VL-8B, предназначенная для некоммерческого использования и запуска на локальном железе.

📖 Что это такое

Проект представляет собой набор GGUF-файлов: 7B DiT-изображение-модель (Q8_0 / Q5_K_M / Q4_K_M) и два варианта abliterated текстового энкодера (Q8_0 8.11 GiB и Q4_K_M 4.68 GiB). Модель работает только с 8 шагами, CFG 1.0 и официальным Turbo sigma-расписанием.

🔑 Ключевые факты

• Оригинал: Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo (Alibaba) • Ablation: Heretic (o_proj + down_proj), KL = 0.047, отказы 100/100 → 8/100 • Размеры: 7.07 GiB (Q8_0), 4.60 GiB (Q5_K_M), 3.77 GiB (Q4_K_M) • VAE: qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors (0.63 GiB, неизменённый) • Лицензия: Qwen RESEARCH LICENSE (некоммерческая) • Только для взрослых; авторы не несут ответственности за контент

⚙️ Как это работает

stable-diffusion.cpp: sd-cli --diffusion-model Sakura-Image-2.1-Turbo-Q5_K_M-4.60GiB.gguf --vae qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors --llm Sakura-TextEncoder-Qwen3VL-8B-Uncensored-8bit-8.11GiB.gguf --sigmas "1.0,0.978453,0.95418,0.926626,0.89508,0.845148,0.704534,0.414568,0.0" --steps 8 --cfg-scale 1.0 --sampling-method euler --diffusion-fa --vae-tiling -W 1024 -H 1024 -p "prompt" -o out.png

ComfyUI: • Unet Loader (GGUF) → image model • CLIPLoader (GGUF, type=qwen_image) + mmproj → text encoder • Load VAE → VAE • TextEncodeQwenImage21 + ManualSigmas (Turbo) → SamplerCustomAdvanced • 8 steps, CFG 1.0, euler

💡 Вывод и значение

Проект даёт практическую возможность запускать 7B DiT Qwen-Image-2.1-Turbo локально с минимальным отказом на вредоносные промпты, сохраняя приемлемое качество при 8 шагах и CFG 1.0. Рекомендуется Q8_0 image + 8-bit encoder для максимальной близости к оригиналу.

Мои мысли