Z-Image inference gets stuck on Loading transformer

Đang mở
#37 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
35/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
c
Lĩnh vực
machine-learning

Hướng nghiên cứu

Tái hiện vấn đề bằng ./iris -d zimage-turbo -p "a fish" -o fish.png trên M4 MacBook Air được báo cáo, sử dụng model đã được tải xuống bằng download_model.py zimage-turbo. Bắt đầu từ giai đoạn Loading Z-Image transformer... và so sánh hành vi với các lần tải VAE và Qwen3 encoder trước đó; hoàn tất khi việc tải Z-Image transformer hoàn thành và quá trình inference tạo ra hình ảnh được yêu cầu.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

iris.c % ./iris -d zimage-turbo -p "a fish" -o fish.png                      
MPS: Metal GPU | Apple M4 | 10 cores
Seed: 1771362514
Loading VAE... done (0.0s)
Model: Z-Image-Turbo-6B v1.0 (zimage, 9 steps, guidance 0.0)
Loading Qwen3 encoder... done (1.3s)
Encoding text... done (16.5s)
Loading Z-Image transformer...

Hardware 2025 M4 Macbook Air

Model downloaded as-per readme documentation:

pip install huggingface_hub && python download_model.py zimage-turbo

Ngôn ngữ chính
C
Star
2.1k
Fork
160
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của antirez/iris.c

Tất cả issue của antirez/iris.c

Issue tương tự

Thêm issue về C

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.