1. チュートリアルの概要

HiDream-I1プロジェクトは、HiDream.aiチームが2025年4月にリリースしたAI画像生成モデルです。オープンソースの新しい画像生成基本モデルです。 HiDream-I1-Full は、170 億のパラメータを持つオープンソースの画像生成モデルです。他の 2 つのバージョンは、HiDream-I1-Dev (精製開発バージョン) と HiDream-I1-Fast (高速バージョン) です。 HiDream-I1-Full は最高のパフォーマンスを誇り、業界をリードする画質を数秒で実現します。

このチュートリアルでは、単一カード A6000 のリソースを使用します。

👉 このプロジェクトでは以下のモデルを提供します:

• HiDream-I1-Full: 17B のパラメータを備え、数秒で最先端の画像生成品質を実現します。

プロジェクト例

2. 操作手順

1. コンテナを起動した後、API アドレスをクリックして Web インターフェイスに入ります

「Bad Gateway」と表示される場合、モデルが初期化中であることを意味します。モデルが大きいため、1〜2分ほど待ってページを更新してください。

2. Web ページに入ると、モデルと会話を開始できます。

❗️重要な使用上のヒント:

• ガイダンススケール: これは、生成モデル内の条件付き入力 (テキストや画像など) が生成される結果に影響を与える度合いを制御するために使用されます。ガイダンス値を高くすると、生成される結果が入力条件に近くなりますが、値を低くするとランダム性が高まります。
• 推論ステップ数: モデルの反復回数または推論プロセスのステップ数を表し、モデルが結果を生成するために使用する最適化ステップの数を表します。通常、ステップ数が多いほど、より正確な結果が生成されますが、計算時間が長くなる可能性があります。
• シード： 生成プロセスのランダム性を制御するために使用される乱数シード。同じシード値では同じ結果が生成されます (他のパラメータが同じである場合)。これは、結果を再現する上で非常に重要です。

利用手順

交流とディスカッション

🖌️ 高品質のプロジェクトを見つけたら、メッセージを残してバックグラウンドで推奨してください。さらに、チュートリアル交換グループも設立しました。お友達はコードをスキャンして [SD チュートリアル] に参加し、さまざまな技術的な問題について話し合ったり、アプリケーションの効果を共有したりできます。

引用情報

Githubユーザーに感謝 xxxjjjyyy1  このチュートリアルを作成するため。