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Qwen-Image-2.1-viggle-turbo

Viggle

**Built with Qwen.** A few-step distilled version of Qwen/Qwen-Image-2.1 by Viggle. Text-to-image and instruction-driven editing with 1–3 reference images in **6 steps instead of 40**, with **no classifier-free guidance**. About **5× faster** than the 40-step base model end to end, and very competitive with it in quality: on the official Qwen examples the two are hard to tell apart on most prompts. The clearest gaps are small, dense text and complicated edits (Known limitations). Compare them yourself in the **Comparison** tab of the demo Space. * **6 steps, a different balance.** Against v0.2.1: less grain and cleaner surfaces, fine texture a little softer; diversity (still close to the base model's) and small-text accuracy about the same. It is not a strict upgrade: if you prefer the crisper look, v0.2.1 is still in the repository. * **New 9-step mode:** 7 turbo steps, then the LoRA is switched off and the base model finishes the last two. Finer detail, and small text comes out right more often (not always). It takes about 1.4–1.5× as long as 6 steps (still about 3.5× faster than the base model). It works in diffusers and the demo Space only (9 steps). * **We think 6 steps is close to its capacity.** Since v0.2.1, every gain we found at 6 steps cost something elsewhere: sharper came with more grain, less grain came with a softer look. Beyond this point, quality most likely has to be paid for with steps, which is what the 9-step mode does.

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画像生成

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Viggle-Animate

Viggle

**Try the demo**  ·  **Research write-up**  ·  **ComfyUI nodes**  ·  **viggle.ai/h3**  ·  Built on **MiniMaxAI/MiniMax-H3** Made with Viggle-Animate by @cocktailpeanut , not by us. Click through to watch it on X. White House Funk: a preview of Viggle-Animate v2, coming soon. Not made with the weights in this repository. The cast of a two-minute music video replaced through its fast cuts, from at most one repainted frame per shot. AI-generated parody: the people shown did not take part in, approve or endorse it.

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必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。