Pruna открыла две LoRA для Qwen-Image-2.1: 5 и 8 шагов с разным качеством

Что выбирать и что скачивать

• p_qwen_image_2.1_8step_v0.1.safetensors — рекомендованный авторами вариант, если важнее сохранить качество; весовой файл занимает 335 606 104 байта на диске.
• p_qwen_image_2.1_5step_v0.1.safetensors — вариант с меньшим числом шагов, который авторы описывают как более быстрый, но с заметно худшим визуальным качеством; 335 606 144 байта на диске.

Это LoRA, не самостоятельные модели. Нужен исходный Qwen-Image-2.1 с его трансформером, энкодером, VAE и процессором. Размеры двух файлов не позволяют вывести минимальную RAM/VRAM. Оба адаптера рассчитаны на свои отдельные расписания sigma: нельзя заменить число шагов без соответствующей настройки сэмплера или сложить оба файла в один. Карточка рекомендует стартовать с 1024 × 1024 пикселей и не более трёх референсов при редактировании; 2K находится вне заявленного охвата обучения, даже если для него приведены измерения скорости. s1 s3

Как проверить локально без ложного обещания «в 6,3 раза быстрее»

Официальный quickstart предполагает CUDA, torch>=2.4.0, transformers>=5.17, accelerate, peft, pillow и Git-ревизию Diffusers 6256aa7666cedd47443adc8f82da9a10e110b09c с QwenImage21Pipeline. Код загрузки LoRA и два точных sigma-расписания находятся в закреплённой карточке: выберите один файл по числу шагов, установите true_cfg_scale=1.0 и не добавляйте negative prompt. Для сравнения прогоните один и тот же текстовый запрос и seed на исходной модели и выбранном адаптере; оцените сохранность деталей и текста изображения, а не только секунды. Мы не выполняли локальный прогон и не подтверждаем работоспособность на конкретном оборудовании. s1 s4

Авторы заявляют ускорение до 6,3 раза, однако опубликованная методика — один NVIDIA H100 80GB, BF16, batch=1, медиана трёх запросов после одного прогрева. В измерение входят энкодинг запроса, денойзинг и декодирование, но не загрузка модели, прогрев и запись PNG. Базовая модель шла 40 шагов с KV cache, адаптеры — пять или восемь шагов без KV cache. При этом опубликованные примеры запуска Pruna включают KV cache, и авторы прямо предупреждают, что график для этой настройки заново не измеряли. Потому 6,3× — не обещание ускорения для приведённого quickstart, не независимый тест Modelium и не показатель равного качества. H100 в методике — не минимальная конфигурация. s1

Ограничения и права

Авторы называют v0.1 незавершённым выпуском: визуальное качество ниже базового Qwen-Image-2.1, особенно у пятишагового адаптера. В карточке упомянуто обучение на базе DMD, но история загрузок описывает обновление одного чекпойнта как PCM/CDM; по этим записям нельзя независимо восстановить единый рецепт обучения, поэтому не используйте эту метку как гарантию качества. s1 s2

Адаптеры доступны как веса, но это не разрешение на коммерческое использование. Их LICENSE воспроизводит Qwen RESEARCH LICENSE AGREEMENT: использование и производные — только для некоммерческого исследования и оценки; для коммерческого сценария требуется отдельная лицензия правообладателя. NOTICE отдельно признаёт производный характер весов. У исходной Qwen-Image-2.1 действует тот же тип ограничений. s5 s6 s3

Практическое решение: выбирайте восьмишаговый адаптер для исследовательской пробы ускорения с более бережным отношением к качеству; пятишаговый — только если потеря деталей приемлема. Если качество сложной правки критично, сравнивайте с исходной моделью на собственных изображениях до перехода. Для коммерческого использования сначала получите отдельное разрешение. s1 s5