📸 HunyuanImage 2.1 –
دردسرهای تست مدل تصویری تنسنت

✅یکی از کاربران تجربه‌اش از تست HunyuanImage-2.1 در رزولوشن 2048×2048 را به اشتراک گذاشته:

⚡ نتیجه اولیه:

✳️خیلی کند ⏳
✳️کیفیت خروجی نسبت به زمان محاسبه، ارزشمند نیست 😕


🔹 مسائل اصلی:

✳️مدل بسیار حجیم است و از چندین ماژول (denoiser، refiner، reprompter و ...) تشکیل شده.
✳️حتی روی کارت H100 هم با CPU offloading اجرای آن به شدت کند می‌شود.
✳️نیاز به 200 گیگابایت RAM (60GB روی GPU + 140GB روی CPU) داشت!


🔹 تجربه اجرا:

✳️بارگذاری مدل‌ها حدود ۳ دقیقه طول می‌کشد.
✳️تولید تصویر ۲K روی H100 حدود ۱ دقیقه.
✳️اجرای refiner یا rewrite (بازنویسی پرامپت) زمان را تا ۵ دقیقه افزایش می‌دهد.
✳️خروجی در بهترین حالت کمی بهتر از Qwen Image است، اما نه خیلی متفاوت.


🔹 نقاط قوت:
✅ درک عالی پرامپت
✅ عملکرد خوب در تولید متن روی تصویر، مناظر، انیمه و آبستره‌ها

🔹 نقاط ضعف:
❌ سرعت بسیار پایین
❌ مدیریت حافظه ناکارآمد (CPU ↔ GPU swapping)
❌ کیفیت نه‌چندان خاص روی تصاویر انسان
❌ خروجی کمی «سوخته» یا بیش از حد اشباع

📌 نویسنده جمع‌بندی می‌کند که فعلاً ادامه دادن با این مدل ارزش وقت ندارد و باید منتظر ادغام با ComfyUI و بهبود مدیریت حافظه بود.

🔗 کد و جزئیات در گیت‌هاب


#هوش_مصنوعی #تنسنت #تولید_تصویر #HunyuanImage #مدل_دیفیوژن #مولد_تصویر #پردازش_تصویر #کامفی #GPU #AI_Models #ImageGeneration