1. Einführung in das Tutorial

Das Modell HiDream-E1.1 ist ein Open-Source-Bildbearbeitungsmodell, das im Juli 2025 von HiDream.ai veröffentlicht wurde. Es basiert auf der proprietären Sparse Diffusion Transformer-Architektur, unterstützt Megapixel-Auflösung und ist unter der Open-Source-Lizenz des MIT lizenziert. Dieses Modell implementiert die Funktion „Kommentieren Sie, was Sie sagen“ zur Bildbearbeitung in natürlicher Sprache. Dadurch können Benutzer komplexe Aufgaben wie Farbanpassung, Stilübertragung sowie das Hinzufügen und Entfernen von Elementen mit einfachen Sprachbefehlen ausführen, ohne dass spezielle Softwarekenntnisse erforderlich sind.

Dieses Tutorial verwendet die Rechenressourcen des Dual-GPU A6000 und unterstützt Chinesisch, Englisch, Französisch und andere Sprachen.

2. Projektbeispiele

3. Bedienungsschritte

1. Starten Sie den Container

2. Nach dem Aufrufen der Webseite können Sie das Modell verwenden

Wenn „Bad Gateway“ angezeigt wird, bedeutet dies, dass das Modell initialisiert wird. Warten Sie aufgrund der Größe des Modells etwa 5–6 Minuten, bevor Sie die Seite aktualisieren. Die Bildverarbeitung dauert etwa 5–6 Minuten. Bitte haben Sie Geduld.

4. Diskussion

🖌️ Wenn Sie ein hochwertiges Projekt sehen, hinterlassen Sie bitte eine Nachricht im Hintergrund, um es weiterzuempfehlen! Darüber hinaus haben wir eine Tutorial-Austauschgruppe eingerichtet. Scannen Sie den QR-Code und kommentieren Sie [SD-Tutorial], um der Gruppe beizutreten und verschiedene technische Probleme zu diskutieren und Anwendungseffekte auszutauschen.

Zitationsinformationen

Die Zitationsinformationen für dieses Projekt lauten wie folgt:

@InProceedings{fastvlm2025,
  author = {Pavan Kumar Anasosalu Vasu, Fartash Faghri, Chun-Liang Li, Cem Koc, Nate True, Albert Antony, Gokul Santhanam, James Gabriel, Peter Grasch, Oncel Tuzel, Hadi Pouransari},
  title = {FastVLM: Efficient Vision Encoding for Vision Language Models},
  booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  month = {June},
  year = {2025},
}