inclusionAI/Ming-Image

Что это?

Ключевые возможности

• 01Создаёт готовые визуальные макеты с текстом для UI, инфографики и постеров.
• 02Генерирует изображения с прозрачным фоном и альфа-каналом.
• 03Разбивает сведённые изображения дизайна на отдельные прозрачные слои RGBA.
• 04CLI-скрипт инференса загружает контрольные точки локально или из Hugging Face Hub.
• 05Поддерживает разные размеры и соотношения сторон для генерации изображений по тексту.
• 06Включает системные промпты для переписывания запросов в структурированном формате с разбиением на слои.

Сценарии использования

• Создание макетов UI или черновиков целевых страниц по текстовому описанию.
• Подготовка черновиков постеров и инфографики с отрисованным текстом.
• Разделение сведённого дизайна на редактируемые слои для доработки.
• Преобразование сгенерированного изображения слайда в редактируемый слайд PowerPoint с помощью агентного сценария.

Быстрый старт

1. 1

   Установите зависимости времени выполнения

   pip install -r requirements.txt
2. 2

   Ограничьте процесс использованием одной GPU

   export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
3. 3

   Проверьте checkpoint и задачу, не загружая веса

   python infer.py --model inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design --task text-to-image --prompt "A red circle on a white background" --width 2560 --height 1440 --validate-only

Что важно знать

• !Для проверенной конфигурации требуется одна GPU с объёмом памяти не менее 80 GiB, работающая в режиме BF16.
• !Для инференса полной модели необходимы PyTorch с поддержкой CUDA и Python версии 3.10 или новее.
• !Для создания хороших промптов нужна внешняя модель «зрение — язык», которая переписывает промпты; она не входит в CLI.

Темы

Частые вопросы

Что такое Ming-Image?

Открытые модели изображений на 6 млрд параметров для создания визуального дизайна с текстом и разбиения сведённых изображений на отдельные редактируемые прозрачные слои. Ming-Image-0.1-Design — серия из двух моделей на 6 млрд параметров для визуального дизайна. Модель Design создаёт готовые макеты экранов UI, инфографики, постеров и других композиций с большим количеством текста, а также может генерировать изображения с прозрачным фоном. Модель Layer принимает сведённое изображение дизайна и разбивает его на независимо редактируемые слои RGBA; количество слоёв задаётся в промпте.

Ming-Image можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

Ming-Image распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

Ming-Image всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в Ming-Image — 28 сент. 2026 г..

Для чего можно использовать Ming-Image?

Создание макетов UI или черновиков целевых страниц по текстовому описанию. Подготовка черновиков постеров и инфографики с отрисованным текстом. Разделение сведённого дизайна на редактируемые слои для доработки. Преобразование сгенерированного изображения слайда в редактируемый слайд PowerPoint с помощью агентного сценария.

Как установить Ming-Image?

Установите зависимости времени выполнения: pip install -r requirements.txt Ограничьте процесс использованием одной GPU: export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 Проверьте checkpoint и задачу, не загружая веса: python infer.py --model inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design --task text-to-image --prompt "A red circle on a white background" --width 2560 --height 1440 --validate-only

Где скачать Ming-Image?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/inclusionAI/Ming-Image