Shuttle 3.1 Aesthetic

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v1.0

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模型描述

Shuttle 3.1 美学风格

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模型变体

这些模型变体提供不同精度级别和格式，针对多样化的硬件能力和使用场景进行了优化。

Shuttle 3.1 美学风格是一款文本到图像的 AI 模型，仅需 4 到 6 步即可根据文本提示生成细节丰富且具有美学风格的图像。它在图像质量、排版、理解复杂提示以及资源效率方面均有提升。

image/png

您可以通过网站 https://designer.shuttleai.com/ 试用该模型。

通过 API 使用模型

您可以通过 ShuttleAI 使用 Shuttle 3.1 美学风格的 API：

使用 🧨 Diffusers 使用模型

安装或升级 diffusers：

pip install -U diffusers

然后您可以使用 DiffusionPipeline 运行模型：

import torch
from diffusers import DiffusionPipeline

# 从预训练模型加载扩散管道，使用 bfloat16 作为张量类型。
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "shuttleai/shuttle-3.1-aesthetic", torch_dtype=torch.bfloat16
).to("cuda")

# 如需节省 VRAM，可取消注释以下行以将模型卸载到 CPU。
# pipe.enable_model_cpu_offload()

# 如需在兼容的 GPU 上提升性能，可取消注释以下行以启用 torch.compile。
# 注意：这可能会显著增加加载时间。
# [pipe.transformer.to](http://pipe.transformer.to)(memory_format=torch.channels_last)
# pipe.transformer = torch.compile(
# pipe.transformer, mode="max-autotune", fullgraph=True
# )

# 设置图像生成的提示词。
prompt = "A cat holding a sign that says hello world"

# 使用扩散管道生成图像。
image = pipe(
    prompt,
    height=1024,
    width=1024,
    guidance_scale=3.5,
    num_inference_steps=4,
    max_sequence_length=256,
    # 如需可复现结果，可取消注释以下行使用手动种子。
    # generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(0)
).images[0]

# 保存生成的图像。
[image.save](http://image.save)("shuttle.png")

如需了解更多，请查看 [diffusers](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/flux) 文档。

使用 ComfyUI 使用模型

要使用 [ComfyUI](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI) 在本地运行 Shuttle 3.1 美学风格的推理，您可以使用此 [safetensors 文件](https://huggingface.co/shuttleai/shuttle-3.1-aesthetic/blob/main/shuttle-3.1-aesthetic.safetensors)。

训练详情

Shuttle 3.1 美学风格基于 Shuttle 3 扩散模型。它仅需 4 步即可生成与 Flux Dev 类似的图像，并采用 Apache 2 许可证。训练过程中部分采用了去蒸馏技术。我们通过一种特殊的训练方法克服了 Schnell 系列模型的局限性，从而提升了细节表现和色彩质量。

此模型生成的图像

未找到图像。