HunyuanImage-2.1_fp8_e4m3fn
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モデル説明
# HunyuanImage-2.1
### 高解像度（2K）テキストから画像への生成向け効率的なディフュージョンモデル
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## RTX 5090でのパフォーマンス
HunyuanImage-2.1 を量子化エンコーダ＋量子化ベースモデルで使用した場合、
NVIDIA RTX 5090 上でのVRAM使用量は通常26GB～30GBの範囲で、
解像度、バッチサイズ、プロンプトの複雑さに応じて平均推論時間は約16秒です。
⚠ 重要注意：
リファイナーは実装されておらず、ComfyUIでは利用できません。
現在、ベースモデルとディスタイルド版のみがサポートされています。
[Example_Workflow](https://huggingface.co/drbaph/HunyuanImage-2.1_fp8/resolve/main/example_workflow.json?download=true)
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### ワークフローの注意点
- モデル： HunyuanImage-2.1
- モード： 量子化エンコーダ＋量子化ベースモデル
- VRAM使用量： RTX 5090上で約26GB–30GB
- テスト解像度： 2K (2048×2048)
- フレームワーク： ComfyUI & Diffusers
- 最適化： Patch Sage Attention + Lazycache / TeaCache ✅ 対応
- リファイナー： ❌ まだ実装されておらず、ComfyUIでは利用不可
- ライセンス： [tencent-hunyuan-community](https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanImage-2.1/blob/master/LICENSE)
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