1. Einführung in das Tutorial

Das HiDream-I1-Projekt ist ein KI-Bildgenerierungsmodell, das im April 2025 vom HiDream.ai-Team veröffentlicht wurde. Es ist ein neues Open-Source-Basismodell zur Bildgenerierung. HiDream-I1-Full ist ein Open-Source-Bildgenerierungsmodell mit 17 B-Parametern. Die anderen beiden Versionen sind HiDream-I1-Dev (destillierte Entwicklungsversion) und HiDream-I1-Fast (schnelle Version). HiDream-I1-Full bietet die beste Leistung und kann in Sekundenschnelle branchenführende Bildqualität erzeugen.

Dieses Tutorial verwendet Ressourcen für eine einzelne Karte A6000.

👉 Dieses Projekt bietet ein Modell für:

• HiDream-I1-Full: verfügt über 17 B-Parameter und erreicht in Sekundenschnelle eine hochmoderne Bilderzeugungsqualität.

Projektbeispiele

2. Bedienungsschritte

1. Klicken Sie nach dem Starten des Containers auf die API-Adresse, um die Weboberfläche aufzurufen

Wenn „Bad Gateway“ angezeigt wird, bedeutet dies, dass das Modell initialisiert wird. Da das Modell groß ist, warten Sie bitte etwa 1–2 Minuten und aktualisieren Sie die Seite.

2. Nachdem Sie die Webseite aufgerufen haben, können Sie ein Gespräch mit dem Modell beginnen

❗️Wichtige Anwendungstipps:

• Orientierungsskala: Es wird verwendet, um zu steuern, inwieweit bedingte Eingaben (wie Text oder Bilder) in generativen Modellen die generierten Ergebnisse beeinflussen. Höhere Richtwerte führen dazu, dass die generierten Ergebnisse besser mit den Eingabebedingungen übereinstimmen, während niedrigere Werte mehr Zufälligkeit beibehalten.
• Anzahl der Inferenzschritte: Stellt die Anzahl der Iterationen des Modells oder die Anzahl der Schritte im Inferenzprozess dar und stellt die Anzahl der Optimierungsschritte dar, die das Modell zum Generieren des Ergebnisses verwendet. Eine höhere Anzahl von Schritten führt im Allgemeinen zu genaueren Ergebnissen, kann aber die Rechenzeit verlängern.
• Samen: Zufallszahlen-Seed, der zur Steuerung der Zufälligkeit des Generierungsprozesses verwendet wird. Derselbe Seed-Wert kann dieselben Ergebnisse erzeugen (vorausgesetzt, dass die anderen Parameter gleich sind), was für die Reproduktion von Ergebnissen sehr wichtig ist.

Anwendung

Austausch und Diskussion

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Zitationsinformationen

Dank an den Github-Benutzer xxxjjjyyy1  Für die Erstellung dieses Tutorials.