Instructions to use olduvai-jp/omoo-models with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- MLX
How to use olduvai-jp/omoo-models with MLX:
# Download the model from the Hub pip install huggingface_hub[hf_xet] hf download olduvai-jp/omoo-models --local-dir omoo-models
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- LM Studio
- Atomic Chat
OMOOの配布モデル
OMOO iPhoneアプリで使うCore ML画像生成モデルとMLXの日本語・参考画像用補助モデルです。 モデルは変換済みの端末向け形式で、Diffusersから直接読み込む形式ではありません。 入力画像、生成画像、端末の履歴・ログ、認証情報は含みません。
ダウンロード
OMOOの設定にある「配布リンク」へ、次のJSONのresolve URLを入力します。
通常画面向けには lcm8-multisize と helper4b を使用します。
| 名前 | 内容 | 配布情報 |
|---|---|---|
| lcm8-multisize | 高速8ステップ、正方形・縦長・横長の重み共有版。iOS 18以降 | JSON |
| helper4b | Qwen3-VL-4B-Instruct 4bit、標準補助モデル | JSON |
配布JSONにはコミットを固定したbaseURL、各ファイルの容量とSHA-256を記載しています。
アプリはHTTPS Rangeで8MiBずつ取得し、中断から再開します。取得後にSHA-256を照合します。
各セットの checksums.json でも個別に検証できます。
元モデルと利用許諾
- 画像生成モデルは cagliostrolab/animagine-xl-4.0 由来。
CreativeML Open RAIL++-Mの利用制限を含め、各セットの
MODEL_LICENSE.md、MODEL_CARD.md、MODIFICATIONS.mdに従ってください。 - LCM版は latent-consistency/lcm-lora-sdxl を融合。
ACCELERATION_MODEL_CARD.mdとCONVERSION.jsonに由来・変換条件を同梱しています。 - 補助モデルは mlx-community/Qwen3-VL-4B-Instruct-4bit 由来でApache 2.0です。
omoo-source.jsonに元のrevision、MODEL_LICENSE.mdに利用許諾を保存しています。
各セットは別々の利用許諾に従います。アプリ側の性能・動作は端末やOS、モデルの準備状態に依存します。
Hardware compatibility
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Quantized
Inference Providers NEW
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