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BluePixel Turbo
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BluePixel Turbo · ダウンロードガイド

BluePixel-Turbo ダウンロードとローカル環境構築

モデルの重みと推論コードを入手し、動作環境を確認して、公開元のサンプルに沿ってローカルで画像を編集できます。

ブラウザーで写真を編集

BluePixel Turbo を開き、写真をアップロードして、変更したい内容を文章で入力してください。

環境構築なしでオンライン編集

以下のコードブロックは vivo の GitHub README から一字一句変更せずに引用しています。クローンしたリポジトリ内で実行してください。サンプルのパスと英語の指示文も公開時のままです。

動作環境の要件

README では BF16 に対応した CUDA 環境が必要とされています。依存関係は Diffusers 0.36 API を対象としています。GPU 推論の動作は、実際に使用する環境で検証する必要があります。

出典：vivo の README

v1 と v2 チェックポイントの違い

モデルカードでは、v1 は初回公開の ckpt800 SFT 版、v2 は現行の ckpt35（STEP-35）版とされています。2026-11-03 の更新は、追加の事後学習を行っていない SATP 蒸留の中間チェックポイントで、今後の強化学習が予定されています。更新されたのは transformer の重みのみで、テキストエンコーダー、VAE、tokenizer は変更されず、メタデータが更新されています。

出典：vivo のモデルカード

コードと完全なチェックポイントをダウンロード

リンク先の vivo/BluePixel リポジトリをクローンし、そのディレクトリに移動します。依存関係をインストールしてから、openvivo/BluePixel-Turbo の完全なチェックポイントをサンプルで指定されているディレクトリにダウンロードします。

リポジトリの依存関係をインストール · Bash
pip install -r requirements.txt
完全なチェックポイントをダウンロード · Bash
hf download openvivo/BluePixel-Turbo --local-dir ./BluePixel-Turbo

出典：vivo の README

単一画像の推論

この README のサンプルは、リポジトリ内の assets/test_input.jpg を英語の指示で編集し、output.jpg に保存します。以下のコードとすべてのパラメーター値は原文のままです。

単一画像のサンプル · Python
import torch
from PIL import Image
from vins_infer import load_pipeline

pipe = load_pipeline(
    "BluePixel-Turbo",
    device="cuda",
    vae_tiling=False,
    lora_scale=None,
    shift=0,
    mu_mode="empirical",
)

result = pipe(
    image=Image.open("assets/test_input.jpg").convert("RGB"),
    instruction="Change the gray sweater to burgundy red.",
    num_inference_steps=4,
    guidance_scale=3.0,
    target_pixels=4096 * 4096,
    generator=torch.Generator(device="cuda").manual_seed(42),
).images[0]

result.save("output.jpg")

出典：vivo の README

JSONL によるバッチ推論

image_name と edit_prompt を含むタスクを 1 行ずつ記述します。再開機能は既定で有効で、成功済みのタスクをスキップし、失敗したタスクを再試行します。--no-resume はタスクを再実行して出力を上書きするため、単一の処理プロセスで使用してください。モデルや推論設定を変更する場合は、新しい出力ディレクトリを使います。

タスク 1 行の例 · JSONL
{"image_name": "/path/to/input.png", "edit_prompt": "make the hair red"}
バッチ推論コマンド · Bash
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python vins_infer.py \
    --model-dir BluePixel-Turbo \
    --jsonl /path/to/your_tasks.jsonl \
    --out-dir ./output \
    --target-pixels 16777216 \
    --steps 4 \
    --guidance 3.0 \
    --seed 42 \
    --mu-mode empirical \
    --instruction-field edit_prompt

出典：vivo の README

1K・2K・4K のピクセル数設定

README では target_pixels を、1K は 1024²、2K は 1440²、4K は 4096² と定義しています。これらは総ピクセル数の目安です。モデルカードによると、正方形でない入力は元の縦横比をおおむね維持し、辺の長さは 64 の倍数にそろえられます。

公開されているピクセル数設定 · Python
target_pixels = {
    "1K": 1024 * 1024,      # 1048576
    "2K": 1440 * 1440,      # 2073600
    "4K": 4096 * 4096,      # 16777216
}

出典：vivo の READMEvivo のモデルカード

VAE タイリングでメモリ使用量を削減

README ではメモリの少ないデバイス向けに vae_tiling=True を推奨しています。コマンドラインでは --vae-tiling を指定します。オートエンコーダーのメモリ使用量を抑える設定であり、リンク先の README とモデルカードには最低 VRAM 容量の記載はありません。

VAE タイリングのサンプル · Python
pipe = load_pipeline(
    "BluePixel-Turbo", device="cuda", vae_tiling=True, mu_mode="empirical"
)

出典：vivo の README

導入前に LICENSE と NOTICE を確認

リポジトリとモデルカードには Apache-2.0 と記載されています。一方、NOTICE では基盤モデル Flux 2 Klein に FLUX Non-Commercial License が適用されるとされています。本ガイドは商用の自己ホスティングが許可されていると判断するものではありません。重みの使用前に、適用されるライセンス文書を確認してください。

出典：vivo のモデルカードライセンス本文（LICENSE）第三者ライセンスの告知（NOTICE）

ComfyUI：第三者による連携

T8mars/Comfyui-BluePixel-T8 は第三者のリポジトリで、vivo が公開したものではありません。当サイトではノードやワークフローを検証していません。利用する場合は同リポジトリの文書を参照してください。本ガイドでは検証済みの ComfyUI 導入手順は提供していません。

出典：T8mars のリポジトリ

ダウンロードに関する質問

ブラウザーの編集機能にも重みのダウンロードが必要ですか？

必要ありません。オンライン編集ボタンから当サイトの編集機能を開けます。公開元のチェックポイントをダウンロードして実行する作業は、別のローカル環境向け手順です。

出力は常に 4096 × 4096 ですか？

いいえ。公開元が説明しているのは、正方形の 4K 出力が 4096 × 4096 になるということです。正方形でない画像は、ピクセル数の範囲内で元の縦横比をおおむね維持し、辺の長さは 64 の倍数にそろえられます。

BF16 設定なら、ダウンロードする重みも BF16 形式ですか？

いいえ。モデルカードによると、transformer の重みは float32 で保存され、total_size は 36,314,324,992 バイトです。bfloat16 の設定項目は推論時に想定するデータ型であり、保存時のデータ型ではありません。

以前のチェックポイントはどこで入手できますか？

モデルカードによると、以前のリビジョンは Hugging Face リポジトリのコミット履歴とリビジョンブラウザーに残されています。選択したリビジョンに対応するモデルカードを確認してください。

編集指示は何語で書けばよいですか？

モデルカードでは、このチェックポイントは英語の編集指示を想定していると説明されています。アーティファクトや意図しない変更が発生する可能性もあるため、使用前に結果を確認してください。