lightx2v/Self-Forcing-NVFP4
🎬 Self-Forcing-NVFP4-4Steps Models NVFP4 Quantization-Aware Step Distillation for Blackwell Architecture !GitHub(https://img.shields.io/badge/GitHub-ModelTC/LightX2V-blue)(https://github.com/ModelTC/LightX2V) !HuggingFace(https://img.shields.io/bad...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
🚀 Self-Forcing-NVFP4-4Steps: Video sinh tốc độ cao với NVFP4 trên Blackwell
Mô hình text-to-video chỉ với 4 bước suy luận, kết hợp NVFP4 quantization-aware step distillation, tối ưu cho kiến trúc Blackwell.
Self-Forcing-NVFP4-4Steps là phiên bản tối ưu của Self-Forcing dựa trên Wan2.1-T2V-1.3B, áp dụng kỹ thuật NVFP4 quantization và step distillation để rút ngắn quá trình sinh từ nhiều bước xuống chỉ 4 bước, đạt tốc độ gần thời gian thực trên GPU RTX 5090. Dự án do nhóm ModelTC phát triển thông qua khung LightX2V.
✨ Điểm nổi bật
- ⚡ 4-Step Inference: Sinh video end-to-end nhanh gần thời gian thực, kiểm chứng trên RTX 5090.
- 🎯 NVFP4 Quantization: Giảm sử dụng bộ nhớ và băng thông, tối ưu cho Blackwell.
- 🔧 LightX2V Integration: Hiệu năng và ổn định tối ưu trên khung chính thức.
- 🚀 Chất lượng cao: Duy trì chất lượng video xuất sắc của Self-Forcing.
💡 Vì sao đáng chú ý
Kết hợp NVFP4 quantization với step distillation, mô hình giảm đáng kể số bước suy luận mà vẫn giữ được chất lượng. Phù hợp cho ứng dụng sinh video thời gian thực, demo trên GPU Blackwell.
#NVFP4 #Blackwell #TextToVideo #Distillation #LightX2V #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
LTX-2.5 — Video, Audio & World Simulation Full control and customization — self-host on your infrastructure. Homepage Docs GitHub Research API Playground Discord LTX License LTX-2.5 — Video, Audio & World Simulation Full control and customiz...
MiniMax H3 Repackaged model files for ComfyUI. Original model repository: https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3 Place the files in the following folders: 📂 ComfyUI/ ├── 📂 models/ │ ├── 📂 diffusionmodels/ │ │ ├── minimaxh3fl2vabf16.safetenso...
!FLUX.1 schnell Grid(./schnellgrid.jpeg) FLUX.1 schnell is a 12 billion parameter rectified flow transformer capable of generating images from text descriptions. For more information, please read our blog post(https://blackforestlabs.ai/announcing-bl...
⚡️- ImageAn Efficient Image Generation Foundation Model with Single-Stream Diffusion Transformer !Official Site(https://img.shields.io/badge/Official%20Site-333399.svg?logo=homepage)(https://tongyi-mai.github.io/Z-Image-blog/)&160; !GitHub(https://im...
!🤗 Model Requests(https://img.shields.io/badge/%F0%9F%A4%97ModelRequests-SubmitHere-f59e0b?style=for-the-badge&labelColor=1f2937)(https://abenzerps.com/request-a-model/) Qwen-Image-2.1 Uncensored Quantized GGUF, Safetensors, and MLX quantized format...
!IMPORTANT The uncensored GGUFs are now available! If you encounter any issues or would like to share your generated images, feel free to post them in the Community section. Qwen-Image-2.1 Uncensored GGUF GGUF quantizations of Qwen/Qwen-Image-2.1(ht...
!IMPORTANT Notice: A fully uncensored version is currently in development and will be added to this repository soon. Qwen-Image-2.1 GGUF GGUF quantizations of Qwen/Qwen-Image-2.1(https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2.1) for local image generation...
Qwen3.8-27B !Note This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc. !Tip F...