Нативное настольное приложение для быстрой генерации изображений ИИ с ** несколькими SDNQ-квантованными вариантами моделей **. Выберите между оптимизированными по скорости (по умолчанию), оптимизированными по качеству или базовыми моделями. Поддерживает преобразование текста в изображение, изображение в изображение и рисование с помощью редактирования на основе масок.

Архитектура Обзор

Точный текст и предметный рендеринг. Включает в себя MOAP (мать всех (отрицательных) побуждений) для лучшего рендеринга.

##Выбор модели

Новое: Выберите предпочитаемую модель в разделе Advanced Configuration.

| Модель | Описание | Оптимизация | VRAM | Размер

| Disty0/Z-Image-Turbo-SDNQ ← По умолчанию — 4-разрядный SDNQ, квантованный для скорости | Speed | ~4GB | ~3GB | | Abrahamm3r/Z-Image-SDNQ | 4-разрядный SDNQ, квантированный по качеству (по @Abrahamm3r) | Качество | ~4GB | ~3GB | Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo** Базовая модель, полная точность | Сбалансированный | ~6 ГБ | ~5 ГБ |

**Примечание: модели Disty0 и Abrahamm3r используют 4-битное квантование SDNQ. Disty0 отдает приоритет более быстрой генерации, в то время как Abrahamm3r отдает приоритет качеству продукции.

###Как переключать модели

1.Запустить приложение 2.

Processed Electric Sheep Dreams

A native desktop application for fast AI image generation with multiple SDNQ-quantized model options. Choose between speed-optimized (default), quality-optimized, or base models. Supports Text-to-Image, Image-to-Image transformation, and Inpainting with mask-based editing.

Architecture Overview

graph TD
    User[User Input] -->|Prompt & Settings| App[Desktop UI]
    App -->|Model Selection| Chooser{Model Chooser}
    
    Chooser -->|Default: Speed| Model1[Disty0/Z-Image-Turbo-SDNQ]
    Chooser -->|Quality| Model2[Abrahamm3r/Z-Image-SDNQ]
    Chooser -->|Base| Model3[Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo]
    
    Model1 --> VN[VRAM Optimizer]
    Model2 --> VN
    Model3 --> VN
    
    VN -->|Load & Offload| Pipeline[Z-Image Pipeline]
    
    subgraph "Neural Engine"
        Pipeline -->|SDNQ Quant*| Transformer[Transformer Model]
        Pipeline -->|Smart Masking| Inpaint[Inpainting Logic]
    end
    
    Transformer -->|Latents| VAE[VAE Decoder]
    VAE -->|Raw Image| Post[Post-Processing]
    Post -->|Color Match/Edge Blend| Upscaler{Upscale?}
    
    Upscaler -->|Yes| SR[Swin2SR 2x]
    Upscaler -->|No| Output
    SR --> Output[Final Image + Metadata]
    
    Output --> Gallery[Gallery View]
    
    style Chooser fill:#ff6b6b
    style Model1 fill:#ffd93d
    style Model2 fill:#ff6b6b
    
    Note1[*SDNQ on quantized models]

With accurate text and subject rendering. Includes a MOAP (Mother of All (negative) Prompts) for better rendering.

---

⚡ Model Selection

NEW: Choose your preferred model in the Advanced Configuration section!