# Qwen

**Repository Path**: greycode/Qwen

## Basic Information

- **Project Name**: Qwen
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 4
- **Created**: 2025-11-30
- **Last Updated**: 2025-11-30

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Z-Image-Turbo 图像生成器

这是一个基于 Z-Image-Turbo 模型的本地化 AI 图像生成工具，提供 Web 界面进行图像生成。

## 项目特点

- 🚀 **高性能优化**: 专为 RTX 2080 Ti 等显卡优化，支持 BF16/FP32 智能切换
- 🎨 **黑图修复**: 内置多重修复补丁，防止生成黑色图像
- 🌐 **Web 界面**: 提供友好的中文 Web 界面，支持实时预览和历史记录
- ⚡ **快速生成**: 1024x768 分辨率图像生成约 20 秒
- 📱 **响应式设计**: 支持移动端和桌面端

## 文件说明

### 核心文件
- `zimage_web_generator.py` - Python 后端服务器，处理图像生成逻辑
- `zimage_generator.html` - Web 前端界面
- `start_web_generator_improved.bat` - Windows 启动脚本（推荐）

### 模型文件（需单独下载）
以下大型模型文件需要单独下载，**不要从 Git 仓库获取**：

```
text_encoder/
├── model-00001-of-00003.safetensors
├── model-00002-of-00003.safetensors
└── model-00003-of-00003.safetensors

transformer/
├── diffusion_pytorch_model-00001-of-00003.safetensors
├── diffusion_pytorch_model-00002-of-00003.safetensors
└── diffusion_pytorch_model-00003-of-00003.safetensors

vae/
└── diffusion_pytorch_model.safetensors
```

## 安装步骤

### 1. 克隆仓库
```bash
git clone https://gitee.com/[你的用户名]/Qwen.git
cd Qwen
```

### 2. 安装依赖
```bash
pip install diffusers transformers accelerate torch
```

### 3. 下载模型文件
**重要**: 你需要单独下载模型文件，有以下几种方式：

#### 方式一：从 Hugging Face 下载
1. 访问 [Hugging Face 模型页面](https://huggingface.co/)
2. 搜索并下载 Z-Image-Turbo 相关模型文件
3. 将下载的文件放入对应的目录结构中

#### 方式二：使用模型下载工具
```bash
# 使用 huggingface-cli（如果已安装）
huggingface-cli download [模型名称] --local-dir .
```

#### 方式三：网盘下载
- 百度网盘: [链接地址] (请替换为实际链接)
- 阿里云盘: [链接地址] (请替换为实际链接)

### 4. 验证文件结构
确保你的目录结构如下：
```
Qwen/
├── zimage_web_generator.py
├── zimage_generator.html
├── start_web_generator_improved.bat
├── model_index.json
├── text_encoder/          # 模型文件
├── transformer/           # 模型文件
├── vae/                     # 模型文件
├── scheduler/
├── tokenizer/
└── ...其他配置文件
```

## 使用方法

### Windows 用户
直接双击运行 `start_web_generator_improved.bat` 即可启动服务。

### 手动启动
```bash
python zimage_web_generator.py
```

### 访问 Web 界面
启动成功后，在浏览器中访问：
```
http://localhost:8080
```

## 使用说明

1. **输入提示词**: 在文本框中输入您想要生成的图像描述
2. **选择尺寸**: 推荐使用 1024x768 或 768x768 获得最佳效果
3. **生成图像**: 点击"生成图像"按钮开始生成
4. **查看历史**: 可以查看和加载之前生成的图像

### 预设提示词
- 美丽的山水风景
- 未来城市夜景
- 可爱卡通动物
- 汉服美女

## 技术特性

### 黑图修复技术
- **智能精度切换**: 根据显卡自动选择 BF16 或 FP32
- **VAE FP32 锁定**: 防止解码过程溢出
- **Shift 参数修正**: 设置正确的调度器参数
- **CPU 卸载**: 节省显存，防止崩溃

### 性能优化
- **8步推理**: 使用 Turbo 模型的快速生成
- **显存优化**: 支持 22GB 显存环境下的高效运行
- **缓存机制**: 智能缓存生成的图像

## 系统要求

### 最低配置
- **显卡**: NVIDIA GTX 1080 Ti 或更高
- **显存**: 8GB 以上
- **内存**: 16GB 以上
- **存储**: 50GB 可用空间

### 推荐配置
- **显卡**: NVIDIA RTX 2080 Ti / RTX 3080 / RTX 4080
- **显存**: 22GB 以上
- **内存**: 32GB 以上
- **存储**: 100GB SSD 可用空间

## 常见问题

### Q: 启动时报错找不到模型文件？
A: 请确保已正确下载所有模型文件，并保持正确的目录结构。

### Q: 生成的图像是黑色的？
A: 本项目已内置黑图修复功能，如仍有问题，请检查显卡驱动和 CUDA 版本。

### Q: 显存不足怎么办？
A: 程序会自动启用 CPU 卸载，如仍有问题请尝试减小图像尺寸。

### Q: 生成速度很慢？
A: 首次生成可能需要编译优化（约60秒），后续生成会快很多。

## 更新日志

### v1.0.0 (2024-11-29)
- ✨ 初始版本发布
- 🎨 完整的 Web 界面
- 🔧 黑图修复功能
- ⚡ 性能优化
- 📱 响应式设计

## 技术支持

如遇到问题，请通过以下方式获取帮助：
- Gitee Issues: [提交问题](https://gitee.com/[你的用户名]/Qwen/issues)
- 邮箱: [你的邮箱]

## 许可证

本项目仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。

---

**注意**: 使用本工具生成的图像应遵守相关法律法规，不得用于违法违规用途。