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Bonsai Image Ternary 4B (Prism ML)

1.21GB三元文生图模型，4步采样，本地GPU运行

部署

py git clone https://github.com/PrismML-Eng/Bonsai-Image-Demo && cd Bonsai-Image-Demo && ./setup.sh && ./scripts/download_model.sh && ./scripts/serve.sh
py Python API: from backend_gpu.server import build_pipeline; pipe = build_pipeline('prism-ml/bonsai-image-ternary-4B-gemlite-2bit')

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，但缺乏第三方验证，需手动部署。
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
规模: 4B · 不适用
授权: Apache-2.0 · 需自查
框架: gemlite / HQQ
可信度: GenEval 0.723, 6.4×压缩至1.21GB, RTX3080 4.5s/1024²

评分详情

Q1: 今天能接上用吗 3 / 5
Q2: 有可信证据吗 1 / 5
Q3: 是新东西吗 3 / 5
总分: 7

HuggingFace 原始数据 (抓取于 2026-05-29)

作者: prism-ml
任务类型: text-to-image
推理库: diffusers
下载: 0
点赞: 57
许可证: Apache-2.0
标签: diffusers, safetensors, ternary, 1.58-bit, gemlite, hqq, cuda, text-to-image, diffusion, flux, prismml, bonsai, base_model:prism-ml/bonsai-image-ternary-4B-unpacked, base_model:finetune:prism-ml/bonsai-image-ternary-4B-unpacked, license:apache-2.0, region:us

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