CoolFace
Modelpublic

HelioAI/Helio1-Image-Preview

sourceHugging Faceapache-2.0updated 7mo agoView on Hugging Face
1likes6downloads
Model Card

license: apache-2.0 language:

  • —ru
  • —en pipelinetag: text-to-image libraryname: diffusers tags:
  • —text-to-image
  • —diffusion
  • —russian
  • —fine-tuned
  • —preview
  • —6b
  • —s3-dit base_model: Tongyi-MAI/Z-Image ---

<div align="center"> <h1>🌞 Helio-Image-Preview</h1> <p align="center"> <img src="logo.png" width="200" alt="HelioAI Logo"> </p> <h3>Русскоязычная модель генерации изображений — 6B параметров</h3> <p><i>Предварительная версия. Архитектура S3-DiT. Кириллица в изображениях.</i></p> <br> <p> <img src="https://img.shields.io/badge/Parameters-6B-green" alt="params"/> <img src="https://img.shields.io/badge/Architecture-S3--DiT-blue" alt="arch"/> <img src="https://img.shields.io/badge/Resolution-1024×1024-purple" alt="res"/> <img src="https://img.shields.io/badge/Language-RU%20%7C%20EN-orange" alt="lang"/> <img src="https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-lightgrey" alt="license"/> </p> </div>


<div align="center"> <img src="https://huggingface.co/HelioAI/Helio-Image-Preview/resolve/main/teaser.png" alt="Helio-Image-Preview Examples" width="800"> </div>

Helio-Image-Preview — первый публичный выпуск семейства Helio-Image. Модель содержит ~6 млрд (6B) параметров, построена на архитектуре S3-DiT. Это предварительная версия, демонстрирующая возможности архитектуры перед полноценным релизом.


📋 Характеристики

Параметры~6B (6 млрд)
АрхитектураS3-DiT
Базовая модельZ-Image
Языки🇷🇺 Русский, 🇬🇧 Английский
Эталонное разрешение1024 × 1024
Точностьbf16
ЛицензияApache 2.0

🔎 О проекте

Helio-Image — семейство моделей генерации изображений на базе архитектуры S3-DiT (~6B параметров), ориентированное на качественную работу с русским языком: генерация надписей на кириллице, понимание русскоязычных описаний сцен и стилей.

🔮 Что впереди

Полноценная модель Helio-Image находится в активной разработке и будет обучена на 500–800K изображений с расширенным покрытием стилей, жанров и сценариев. Preview-версия обучена на ~110K изображений за одну эпоху и уже покрывает большинство популярных направлений генерации — от фотореализма до аниме, от игровых сцен до киберпанка.

✨ Возможности Preview-версии

  • —~6B параметров — масштабная архитектура S3-DiT для высококачественной генерации
  • —Русский текст в изображениях — генерация надписей, вывесок, логотипов на кириллице
  • —Широкий спектр стилей — фотореализм, аниме, пиксельарт, киберпанк, фэнтези, Minecraft и многое другое
  • —Эталонное разрешение — 1024×1024 (1:1), оптимизировано под квадратный формат
  • —Полная совместимость — работает через diffusers, поддерживает CFG, negative prompts
  • —Готова к использованию — скачал, загрузил, генерируй

⚡ Preview vs Полная версия

Helio-Image-Preview (6B)Helio-Image (в разработке)
Параметры~6B~6B
Датасет~110K изображений500–800K изображений
Эпохи обучения1Несколько
Покрытие стилейОсновные направленияПолное покрытие
Разрешение1024×1024 (1:1)Мульти-разрешение
Качество русского текстаХорошееУлучшенное
Статус✅ Доступна🔧 В разработке
💡 Примечание: Preview-версия может иногда давать неожиданные результаты в редких стилях или сложных композициях — это нормально для ранней версии с одной эпохой обучения. На популярных запросах (портреты, пейзажи, игровые сцены, аниме, текст) модель работает стабильно и выдаёт качественные результаты.

🚀 Быстрый старт

Требования к оборудованию

Модель содержит ~6 млрд параметров. В формате bf16 — около ~12 ГБ VRAM только для весов трансформера (плюс VAE, текстовый энкодер и рабочая память). Рекомендуется GPU с ≥ 24 ГБ VRAM (RTX 3090 / 4090 / A5000 и выше).

Установка

bash
pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers
pip install torch transformers accelerate safetensors

Использование

python
import torch
from diffusers import ZImagePipeline

# Загрузка модели (~6B параметров)
pipe = ZImagePipeline.from_pretrained(
    "HelioAI/Helio-Image-Preview",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
)
pipe.to("cuda")

# Генерация изображения
image = pipe(
    prompt="Красивый закат над Москвой с надписью РОССИЯ",
    negative_prompt="",
    height=1024,
    width=1024,
    num_inference_steps=50,
    guidance_scale=7.5,
    generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(42),
).images[0]

image.save("result.png")

Рекомендуемые параметры

ПараметрРекомендация
Разрешение1024×1024 (1:1, эталонное)
Guidance Scale7.5 — 9.0
Inference Steps50 — 100 (больше = качественнее)
Precisiontorch.bfloat16

📝 Примеры промптов

Котёнок играет с клубком ниток на ковре
Киберпанк город будущего с неоновыми вывесками на русском
Minecraft деревня с табличкой ДОБРО ПОЖАЛОВАТЬ
Логотип с надписью ГЕЛИОС золотыми буквами на чёрном фоне
Космонавт на Луне с флагом и надписью КОСМОС
Фэнтези замок на вершине горы в тумане
Star Wars штурмовики маршируют с надписью ИМПЕРИЯ
Аниме школьница с зонтиком под дождём в Токио
Деревенский дом зимой с дымом из трубы
Портрет девушки в русском народном костюме

📊 Детали обучения

ПараметрЗначение
АрхитектураS3-DiT (~6B параметров)
Базовая модельZ-Image
Датасет~110K изображений 1024×1024
GPU4× RTX PRO 6000 96GB
DeepSpeedZeRO-2
Precisionbf16 + TF32
Optimizer8-bit AdamW
Learning Rate1e-5 (cosine decay)
Effective Batch128 (16 × 4 GPU × 2 accum)
Эпохи1

🏗️ Структура модели

Helio-Image-Preview/
├── transformer/          # Файнтюнутый S3-DiT трансформер (~6B параметров)
│   ├── config.json
│   └── diffusion_pytorch_model.safetensors
├── vae/                  # VAE декодер
├── text_encoder/         # Текстовый энкодер
├── tokenizer/            # Токенизатор
├── scheduler/            # Scheduler
├── model_index.json      # Конфигурация пайплайна
└── README.md

📜 Лицензия

Apache 2.0. Базовая архитектура: Z-Image от Tongyi-MAI.

🙏 Благодарности

  • —Tongyi-MAI — архитектура S3-DiT и базовая модель Z-Image
  • —Hugging Face Diffusers — инфраструктура и инференс

<div align="center"> <h3>☀️ Built by Helios</h3> <p>4× RTX PRO 6000 • 110K images • S3-DiT 6B • Preview</p> <p><b><i>Helio-Image-Preview — это только начало. Следите за обновлениями!</i></b></p> </div>