语言:

• 英文 许可证: Apache-2.0 库名称: diffusers 管道标签: 文本生成图像 标签:
• 文本生成图像
• 图像生成
• 穿梭

小部件示例:

• 文本: >- 黎明时分的金星漂浮市场，幻想数字艺术，高度细节化，带有胶片般光晕的氛围照明，令人印象深刻的背景，影棚摄影风格，电影感，复杂细节。 输出: 链接: 图库/1.webp
• 文本: >- 寂静森林，阳光勉强穿透树冠，神秘湖泊在黎明时分变成暗红色，映照多彩天空。岸边孤树挂着钻石般的露珠，照片级真实感。 输出: 链接: 图库/2.webp
• 文本: >- 一幅美丽的照片展示丛林中的夜瀑，泛着微妙蓝色调增添空灵触感。萤火虫轻盈飘浮，柔和光芒增强了场景的魔幻氛围。 输出: 链接: 图库/3.webp

实例提示: 无

穿梭3号扩散模型

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<图库 />

模型变体

这些模型变体提供不同精度级别和格式，针对多样化硬件能力和使用场景优化:

• bfloat16精度版
• GGUF格式版
• fp8精度版

穿梭3号扩散模型是一款文本生成图像AI，仅需4步即可根据文本提示创建细节丰富且多样化的图像。在图像质量、排版设计、复杂提示理解和资源效率方面均有卓越表现。

您可以通过网站试用该模型：https://chat.shuttleai.com/images

通过API使用模型

您可以通过ShuttleAI的API使用穿梭3号扩散模型：

• ShuttleAI官网
• ShuttleAI文档

使用🧨 Diffusers库运行

安装或升级diffusers库：

pip install -U diffusers

然后使用DiffusionPipeline运行模型：

import torch
from diffusers import DiffusionPipeline

# 加载预训练模型，使用bfloat16张量类型
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "shuttleai/shuttle-3-diffusion", torch_dtype=torch.bfloat16
).to("cuda")

# 如需节省显存，可取消注释以下行将模型卸载到CPU
# pipe.enable_model_cpu_offload()

# 如需在兼容GPU上启用torch.compile以获得性能提升，取消注释以下行
# 注意这会显著增加加载时间
# pipe.transformer.to(memory_format=torch.channels_last)
# pipe.transformer = torch.compile(
#     pipe.transformer, mode="max-autotune", fullgraph=True
# )

# 设置图像生成提示词
prompt = "一只举着'Hello World'标牌的猫"

# 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,
    # 如需可重复结果，可取消注释以下行使用固定种子
    # generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(0)
).images[0]

# 保存生成图像
image.save("shuttle.png")

了解更多请查看diffusers文档

使用ComfyUI运行

要在ComfyUI中本地运行穿梭3号扩散模型，可使用此safetensors文件。

与其他模型对比

穿梭3号扩散模型仅需四步即可生成比Flux Dev更优质的图像，且采用Apache 2许可证。 更多示例

训练详情

穿梭3号扩散模型以Flux.1 Schnell为基础。仅需4步即可生成类似Flux Dev或Pro品质的图像，采用Apache 2许可证。训练过程中进行了部分去蒸馏处理。当使用超过10步时，模型会进入"精炼模式"，在不改变构图的情况下增强图像细节。我们通过特殊训练方法克服了Schnell系列模型的限制，实现了细节和色彩的全面提升。