Ovis-Image ComfyUI 워크플로우 예시

• 7B 규모에서 강력한 텍스트 렌더링: Qwen-Image와 같은 훨씬 더 큰 20B급 시스템과 비슷한 텍스트 렌더링 품질을 제공하며, 텍스트 중심의 시나리오에서는 GPT4o와 같은 선도적인 클로즈드소스 모델들과 경쟁할 만큼 우수합니다.
• 텍스트가 많은 프롬프트에서 높은 정밀도: 언어적 내용과 렌더링된 타이포그래피 간의 긴밀한 일치를 요구하는 프롬프트(예: 포스터, 배너, 로고, UI 모크업, 인포그래픽 등)에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.
• 정확한 양국어 텍스트 렌더링: 다양한 폰트, 크기 및 종횡비에서 중국어와 영어 모두에서 읽기 쉽고 맞춤법이 올바르며 의미적으로 일관된 텍스트를 생성합니다.
• 효율성과 배포 가능성: 중간 정도의 메모리를 가진 고급 GPU 하나에 적합하며, 낮은 지연 시간의 대화형 사용을 지원합니다.

• GitHub
• Hugging Face

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Ovis-Image 텍스트-to-이미지 워크플로우

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모델 링크

• ovis_2.5.safetensors

• ovis_image_bf16.safetensors

• ae.safetensors

📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │      └── ovis_2.5.safetensors
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │      └── ovis_image_bf16.safetensors
│   └── 📂 vae/
│          └── ae.safetensors