HunyuanImage-2.1_fp8_e4m3fn
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모델 설명
# HunyuanImage-2.1
### 고해상도(2K) 텍스트-이미지 생성을 위한 효율적인 디퓨전 모델
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## RTX 5090에서의 성능
양자화된 인코더 + 양자화된 베이스 모델과 함께 HunyuanImage-2.1를 사용할 경우,
NVIDIA RTX 5090에서의 VRAM 사용량은 일반적으로 해상도, 배치 크기, 프롬프트 복잡도에 따라 26GB에서 30GB 사이이며,
평균 추론 시간은 약 16초입니다.
⚠ 중요 참고 사항:
리파이너는 구현되지 않았으며, ComfyUI에서 사용할 수 없습니다.
현재는 베이스 모델과 디스틸된 모델만 지원됩니다.
[Example_Workflow](https://huggingface.co/drbaph/HunyuanImage-2.1_fp8/resolve/main/example_workflow.json?download=true)
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### 워크플로우 참고 사항
- 모델: HunyuanImage-2.1
- 모드: 양자화된 인코더 + 양자화된 베이스 모델
- VRAM 사용량: RTX 5090에서 약 26GB–30GB
- 테스트 해상도: 2K (2048×2048)
- 프레임워크: ComfyUI & Diffusers
- 최적화: Patch Sage Attention + Lazycache / TeaCache ✅ 사용 가능
- 리파이너: ❌ 아직 구현되지 않음, ComfyUI에서 사용 불가
- 라이선스: [tencent-hunyuan-community](https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanImage-2.1/blob/master/LICENSE)
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