这是名为 HunyuanImage-3.0 的 Linux 应用程序，其最新版本可以下载为 HunyuanImage-3.0sourcecode.tar.gz。它可以在免费的工作站托管服务提供商 OnWorks 上在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行此名为 HunyuanImage-3.0 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
截图：
浑源Image-3.0
描述：
HunyuanImage-3.0 是由腾讯浑元团队发布的强大原生多模态文本转图像生成模型。它将多模态理解和生成功能统一在一个自回归框架中，无缝地结合文本和图像模态，而无需依赖单独的纯图像扩散组件。它采用混合专家 (MoE) 架构，包含多个专家子网络，以实现高效扩展，每个 token 仅部署一小部分专家，从而允许大量参数，而不会导致线性推理成本激增。该模型旨在与闭源图像生成系统竞争，旨在实现高保真度、快速响应、精细细节，甚至“世界知识”推理（即在生成过程中利用上下文、语义或常识）。GitHub 仓库包含代码、脚本、模型加载说明、推理实用程序、快速处理以及与标准 ML 工具（例如 Hugging Face / Transformers）的集成。
功能
- 统一的多模态自回归架构（一个模型中的文本+图像）
- 混合专家（MoE）扩展：64 位专家，每个代币可选择活跃子集
- 强大的提示遵守性和语义一致性，特别是对于长/复杂的提示（支持“千字级”文本）
- 能够生成带有嵌入文本/印刷元素的图像（精确的文本渲染）
- “世界知识”推理：该模型可以自主地用上下文或事实细节来丰富稀疏的提示
- 性能优化和内核灵活性（例如可选注意力后端、MoE 推理策略）
程式语言
Python
分类
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/hunyuanimage-3-0.mirror/ 获取。它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最便捷的方式在线运行。