模型 / Bonsai Image Ternary 4B (Prism ML)

Bonsai Image Ternary 4B (Prism ML)

1.21GB三元文生图模型，4步采样，本地GPU运行

作者
prism-ml
对位
对位FP16 FLUX.2 Klein 4B，压缩6.4倍
适合
本地低显存GPU文生图创作 / 私有化部署与快速创意迭代
不适合
精细文字与严格构图约束
入选理由
三元量化FLUX模型，1.2GB体积可本地运行，质量接近原版，需手动部署。
规模
4B · 不适用 · 最低 ~1.1GB · ternary(估算)
授权
Apache-2.0 · 可商用
框架
gemlite / HQQ
图像
基于 bonsai-image-ternary-4B-unpacked
国内访问
需代理
可信度
GenEval 0.723, 6.4×压缩至1.21GB, RTX3080 4.5s/1024²

社区实测

社区普遍认可其极小的体积和本地部署能力，但普遍反映生成质量/准确度仍有限。

  • 极小的模型体积（约3GB，相比FLUX.2 Klein 4B的约16GB大幅缩减），使本地和浏览器端图像生成成为可能
  • Apache-2.0 开源许可，无商用限制
  • 推理速度快，在浏览器WebGPU上即可运行
  • 生成图像的准确度/质量明显不如全精度模型
来源

PrismML just released Binary and Ternary Bonsai Image 4B: 1-bit/ternary text-to-image diffusion transformers that can even run 100% locally in your browser on WebGPU.1-Bit Bonsai Image 4B Image Generation for Local Devices

截至 2026-07-19

本形态 ~1.1GB ternary · 国内 需代理 · 0 下载

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Python API: from backend_gpu.server import build_pipeline; pipe = build_pipeline('prism-ml/bonsai-image-ternary-4B-gemlite-2bit')

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