如何使用 Unsloth 在本地运行图像扩散模型

使用扩散模型在自己的电脑上生成和编辑 AI 图像，无需编写代码或搭建复杂的工作流。借助 Unsloth，您可以运行如下模型： MiniMax-H3, Z-Image 以及 FLUX 并可在本地使用以下功能： GGUF, FP8, LoRA、参考图像等。您可以先输入文本提示词或使用现有图像，然后借助各模型支持的工具和工作流创建、转换、编辑、扩展、放大或微调图像。

可从以下模型中选择： MiniMax-H3, Z-Image、LTX、Qwen-Image、FLUX、SDXL 等.

要创建自己的 LoRA，请使用您的数据集对受支持的模型进行微调。请参见 微调图像模型 了解更多。

⚡ 快速开始

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安装或更新

桌面应用是最简单的入门方式。

下载 Unsloth Desktop

按照安装程序完成安装，然后从应用程序中打开该应用。如果您已经安装，请在继续前确保它已更新到最新版本。

命令行

更喜欢终端？请运行适用于您操作系统的命令。相同的命令也会更新现有安装。

MacOS、Linux、WSL：

curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh

Windows PowerShell：

irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex

启动 Unsloth

安装完成后，启动 Unsloth：

unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888

打开 http://localhost:8888 如果它没有自动打开。

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打开图像

从侧边栏中选择 图像 。默认会打开 创建 工作流。

现在我们可以进入下一步了。

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选择模型

打开 选择图像模型 并从选择器中选取一个模型。

“ 推荐 ”标签页是一个很好的起点。 对于 GGUF 模型，适合您设备的最佳尺寸也会标记为 推荐。可能运行缓慢或无法容纳的尺寸会标记为 内存紧张 或 OOM.

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输入提示词

描述您想生成的图像。

例如：

俯视一座日式庭院中的宁静锦鲤池，橙色、白色和黑色的锦鲤在清澈的水下游动，四周环绕着覆满苔藓的踏脚石和小木桥，水面漂浮着红色枫叶。明亮的正午光线，色彩饱和，反射清晰。奇幻卡通插画，50mm。

您可以在第一张图像中保留推荐设置。

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生成您的第一张图像

从侧边栏中选择 生成。第一次生成可能需要更长时间，因为模型正在下载和加载。

您的结果会显示在图库中，您可以查看其设置或下载它。

⭐ 功能

可用的工作流取决于您加载的模型。系统会自动隐藏不受支持的工作流。

创建和编辑图像

• 创建： 根据文本提示生成图像。

• 转换： 使用现有图像作为新生成的起点。

• 局部重绘： 选择并重新生成图像的一部分。

• 扩展： 生成超出原始画布的内容。

• 放大： 提高图像分辨率。

• 参考： 用一张或多张参考图像引导生成。

• 编辑： 描述您想对图像进行的更改。

编辑 需要兼容的模型，例如 Qwen-Image-Edit 或 FLUX.1 Kontext。

LoRA 和 ControlNet

加载兼容的 LoRA，为您的生成添加角色、主体或视觉风格。调整 LoRA 权重以控制其对结果的影响强度。

受支持的模型还可以使用 ControlNet 来引导图像结构。调整其强度以控制结果与引导图像的贴合程度。

图库

生成的图像会保存在本地图库中。打开某个结果以查看其提示词和设置，选择 配方 可恢复其生成设置或下载图像。

受支持的模型和工作流

您想做什么	起步模型
生成或转换图像	Z-Image、Qwen-Image、FLUX.1、SDXL
使用指令进行编辑	Qwen-Image-Edit、FLUX.1 Kontext
使用参考图像	FLUX.2 klein

模型选择器中还有更多模型可用。不同模型的格式和工作流各不相同，系统会自动隐藏不受支持的工作流。

生成设置

默认设置是一个很好的起点。不过，您也可以调整设置以获得最佳结果，以下是您可能想修改的主要参数：

设置	它会改变什么
提示词	描述您想创建的图像。在 编辑中，这会变成要遵循的指令。
宽高比和分辨率	设置图像的形状和大小。更大的图像会占用更多内存并需要更长时间。
步数	控制模型生成所花费的时间。更多步数并不总是能改善结果。
引导强度	控制提示词对结果的引导强度。某些模型在 0.
种子	有助于重现结果。留空则使用随机种子。

高级生成设置

这些控制项会改变模型在您设备上的运行方式。调整它们可以减少内存占用、提升性能或排查生成问题。

设置	它会改变什么
速度	控制编译和性能优化。编译模式在首次生成时可能需要更长时间。
精度	更改用于运行模型的数值格式。较低精度可减少内存占用。可用选项取决于模型和硬件。
注意力	选择生成过程中使用的注意力实现方式。
内存	平衡生成速度和 GPU 内存占用。若模型接近您的内存上限，请尝试 低 VRAM 。
步缓存	在扩散步骤之间复用部分计算，以提升生成速度。
CPU 卸载	将模型的一部分移到系统内存中。这会减少 GPU 内存占用，但可能使生成速度变慢。

⚠️ 故障排查

图像未显示

更新到最新版本，然后重启应用。请参见 更新 Unsloth 获取说明。

模型无法下载或加载

某些图像模型体积很大，下载需要时间。请检查您是否有足够的可用存储空间和稳定的网络连接。

某些模型还要求您先在 Hugging Face 上接受其许可，并在下载前添加 Hugging Face 令牌。

模型内存不足

请尝试更小的 GGUF 量化版本或该模型的 4 位版本。对于 GGUF 模型，请从标记为 推荐.

您还可以：

• 降低图像分辨率。

• 将批次大小保持为 1.

• 关闭其他正在使用 GPU 的应用程序。

• 选择更小的模型。

一个 内存紧张 模型可能会使用系统内存并运行得更慢。标记为 OOM 的模型很可能无法容纳。

缺少工作流

可用的工作流取决于已加载的模型。不受支持的工作流不会显示。

例如，基于指令的编辑需要像 Qwen-Image-Edit 或 FLUX.1 Kontext 这样的模型。

❓ 常见问题

图像生成是在本地运行吗？

是的。模型下载完成后，图像生成会在您的设备上运行。

Transform 和 Edit 有什么区别？

Transform 会使用描述完整结果的提示词来重绘现有图像。

编辑 会遵循诸如更改背景或添加物体之类的指令。它需要兼容的编辑模型。

我可以训练自己的图像 LoRA 吗？

可以。使用您自己的图像对受支持的模型进行微调，然后在 创建.

查看《微调图像模型》以了解更多信息。