一键安装的桌面应用,通过浏览器界面用 Stable Diffusion 从文字和图片生成图像,无需技术基础。
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这是什么?
Hunyuan-DiT 是一个在潜空间中工作的文生图扩散模型,采用 Transformer 作为去噪网络。它使用预训练 VAE 压缩图像,并结合双语 CLIP 与多语言 T5 编码器处理提示词,对中文和英文都有细粒度的理解,并支持多种分辨率输出。
仓库提供 PyTorch 模型定义、预训练权重(从 v1.0 到 v1.2,另有蒸馏版本),以及命令行、Gradio 网页界面和 Hugging Face Diffusers 的推理脚本。同时包含全参数训练与 LoRA 训练代码,支持 ControlNet 和 IP-Adapter,并提供 ComfyUI 与 Kohya 的集成。
项目还包含 DialogGen 多模态提示词增强模型,用于多轮对话式文生图,以及用于为训练数据重新生成描述的 Hunyuan-Captioner。推理需要支持 CUDA 的 NVIDIA GPU,最低约 11GB 显存;另提供基于 Diffusers 的 6GB 显存推理方案。
核心功能
- 01支持中英文双语提示词的文生图生成。
- 02支持多种图像分辨率,并提供多分辨率训练。
- 03提供 LoRA 与全参数训练脚本。
- 04支持 ControlNet(Canny、姿态、深度)和 IP-Adapter。
- 05通过 DialogGen 提示词增强模型实现多轮对话式文生图。
- 06可与 Hugging Face Diffusers、ComfyUI、Kohya 集成。
适用场景
- 用中文提示词生成创意或设计用图。
- 使用 LoRA 在自定义风格数据上微调文生图模型。
- 借助姿态或深度等 ControlNet 条件进行可控图像生成。
- 基于提供的 Gradio 示例搭建多轮图像创作助手。
快速上手
- 1
在浏览器中通过腾讯混元助手试用模型
- 2
按照 README 中的 Linux 安装指南进行安装
- 3
按照 README 说明下载预训练模型
使用前须知
- README 中的安装指南仅针对 Linux 系统。
- 本地推理需要性能足够的 NVIDIA GPU,README 中提供了 6GB 显存的推理方案。
- 元数据中未明确许可证(NOASSERTION),商业使用前请先核对许可条款。
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常见问题
- HunyuanDiT 是什么?
- 腾讯开源的中英双语文生图扩散 Transformer 模型,可理解中文和英文提示词。 Hunyuan-DiT 是一个在潜空间中工作的文生图扩散模型,采用 Transformer 作为去噪网络。它使用预训练 VAE 压缩图像,并结合双语 CLIP 与多语言 T5 编码器处理提示词,对中文和英文都有细粒度的理解,并支持多种分辨率输出。
- HunyuanDiT 可以免费使用吗?用的什么许可证?
- HunyuanDiT 以 Other 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
- HunyuanDiT 还在维护吗?
- 活跃维护中。HunyuanDiT 最近一次提交是在 2026年10月8日。
- HunyuanDiT 适合用来做什么?
- 用中文提示词生成创意或设计用图。 使用 LoRA 在自定义风格数据上微调文生图模型。 借助姿态或深度等 ControlNet 条件进行可控图像生成。 基于提供的 Gradio 示例搭建多轮图像创作助手。
- HunyuanDiT 怎么安装和运行?
- 在浏览器中通过腾讯混元助手试用模型 按照 README 中的 Linux 安装指南进行安装 按照 README 说明下载预训练模型
- 在哪里获取 HunyuanDiT?
- 源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanDiT
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
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