This is the Linux app named HunyuanImage-3.0 whose latest release can be downloaded as HunyuanImage-3.0sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named HunyuanImage-3.0 with OnWorks for free.
ทำตามคำแนะนำเหล่านี้เพื่อเรียกใช้แอปนี้:
- 1. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นนี้ในพีซีของคุณ
- 2. เข้าไปที่ file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ด้วยชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 3. อัปโหลดแอปพลิเคชันนี้ในตัวจัดการไฟล์ดังกล่าว
- 4. เริ่มโปรแกรมจำลองออนไลน์ของ OnWorks Linux หรือ Windows ออนไลน์ หรือโปรแกรมจำลองออนไลน์ MACOS จากเว็บไซต์นี้
- 5. จาก OnWorks Linux OS คุณเพิ่งเริ่มต้น ไปที่ตัวจัดการไฟล์ของเรา https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX พร้อมชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 6. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่น ติดตั้ง และเรียกใช้
ภาพหน้าจอ
Ad
ฮุนหยวนอิมเมจ-3.0
DESCRIPTION
HunyuanImage-3.0 is a powerful, native multimodal text-to-image generation model released by Tencent’s Hunyuan team. It unifies multimodal understanding and generation in a single autoregressive framework, combining text and image modalities seamlessly rather than relying on separate image-only diffusion components. It uses a Mixture-of-Experts (MoE) architecture with many expert subnetworks to scale efficiently, deploying only a subset of experts per token, which allows large parameter counts without linear inference cost explosion. The model is intended to be competitive with closed-source image generation systems, aiming for high fidelity, prompt adherence, fine detail, and even “world knowledge” reasoning (i.e. leveraging context, semantics, or common sense in generation). The GitHub repo includes code, scripts, model loading instructions, inference utilities, prompt handling, and integration with standard ML tooling (e.g. Hugging Face / Transformers).
คุณสมบัติ
- Unified multimodal autoregressive architecture (text + image in one model)
- Mixture-of-Experts (MoE) scaling: 64 experts, with selectable active subset per token
- Strong prompt adherence and semantic consistency, especially for long / complex prompts (supports “thousand-character level” text)
- Ability to generate images with embedded text / typographic elements (precise text rendering)
- “World knowledge” reasoning: the model can autonomously enrich sparse prompts with contextual or factual details
- Performance optimizations and kernel flexibility (e.g. selectable attention backends, MoE inference strategies)
ภาษาโปรแกรม
หลาม
หมวดหมู่
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/hunyuanimage-3-0.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
