【免费下载链接】SenseNova-U1.5-8B-MoT-pose-bf16项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/mlx-community/SenseNova-U1.5-8B-MoT-pose-bf16点击查看免费下载SenseNova-U1.5-8B-MoT-pose-bf16 是面向 Apple Silicon 的本地姿势迁移pose transfer图像编辑模型基于 MLX 框架部署给一张 OpenPose 骨架图 一张人物照片就能让人物摆姿势同时保留身份、服装与场景。本文对它的全精度版 pose-bf1635GB与 8bit 量化版 pose-8bit19GB做实测对比并直接给出选择结论 它是什么本地可跑的姿势迁移模型模型将人物参考照片中的角色重演为 OpenPose 风格骨架的姿势属于双参考图编辑槽位顺序非常关键Image-1骨架图决定目标姿势Image-2身份/外观图决定长相与服装⚠️ 如果两张图顺序传反模型会直接复现外观图本身的姿势并忽略骨架。获取模型权重文件约 35GB仓库通过 Git LFS 存储需要git-lfs拉取完整文件git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/mlx-community/SenseNova-U1.5-8B-MoT-pose-bf16模型说明、用法与性能数据都在 README.md 中。35GB vs 19GB两个精度版本的实测对比对比项pose-bf16本仓库pose-8bit权重精度bf16bfloat168-bit 量化权重总大小约 35.07 GBmodel.safetensors.index.json 中total_size为 35,065,708,928 字节约 19.0 GB加载后常驻内存35.1 GBM5 Max 实测19.0 GB建议统一内存36 GB 及以上如 M 系列 Max24 GB 即可运行输出质量参考级精度全部合并目标完整保留5 组保留验证集渲染结果逐张复现bf16 版本定位精度参考、A/B 基线对比官方推荐的日常版本 关键点pose-8bit 并不是质量打折的妥协。官方验证它能在全部 5 组有效留出样本上复现 pose-bf16 的渲染结果因此19GB 的版本才是推荐项除非你明确需要参考级精度权重见 README.md 的 Tiers 章节。精度版本该如何选3 个场景直接给答案统一内存 ≤ 32GB 的 Mac只能选 pose-8bit。pose-bf16 加载后常驻 35.1 GB24GB 机型根本装不下36GB 机型也会挤占其他应用空间。内存充足36GB且做精度敏感工作如逐像素对比、发布级素材生成、A/B 基线选 pose-bf16 作为参考。日常姿势迁移出图直接选 pose-8bit省下的 16GB 内存足以同时打开更多应用输出质量无可见差异 ✅ 补充这是一次基础权重合并merge而非蒸馏所以文生图、think 模式、视觉问答仍然可以在这套权重上运行只是生成流带姿势偏置。纯文生图建议另用 base 档权重。一行命令跑本地姿势迁移官方推荐通过sensenova-cli调用完整示例见 README.mdsensenova-cli --weights SenseNova-U1.5-8B-MoT-pose-bf16 \ --edit-image skeleton.png --edit-image identity.jpg \ --prompt $Image-1: image\nImage-2: image\napply pose from image 1 with reference from image 2 \ --width 768 --height 768 --steps 28 --cfg 4.0 --out posed.npy常用参数--width/--height默认 768×768、--steps28、--cfg4.0、--seed固定随机种子。快速核对模型文件确认版本是否完整config.jsonlora_merged: pose_lora_003000表明该仓库是 RefControl 姿势 LoRA3000 步训练rank 32 / alpha 32合并进基座后的成品权重底层 LLM 为 42 层、hidden 4096 的 Qwen3 架构全程 bfloat16。合并校验很干净与未合并的纯 bf16 权重相比恰好882 个张量不同294 个生成流目标 × weight/scales/biases其余全部一致说明没有多余改动。权重按 7 个分片存放model-00001-of-00007.safetensors 到 model-00007-of-00007.safetensors配合 model.safetensors.index.json 校验完整性分词器文件包括 tokenizer.json 与 vocab.json。总结内存紧张或日常出图 → pose-8bit19GB追求参考级精度且内存 ≥36GB → pose-bf1635GB。99% 的使用场景19GB 版本就是更聪明的选择 赞分享【免费下载链接】SenseNova-U1.5-8B-MoT-pose-bf16项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/mlx-community/SenseNova-U1.5-8B-MoT-pose-bf16点击查看免费下载相关推荐如何为 SenseNova-U1.5-8B-MoT-pose-8bit 准备 OpenPose 骨架图姿势迁移的输入准备清单如何为 SenseNova U1.5 8B MoT pose 8bit 准备 OpenPose 骨架图姿势迁移的输入准备清单 想为 SenseNova U1.Nintendo Switch大气层系统从架构解析到实战部署的完整指南Nintendo Switch大气层系统从架构解析到实战部署的完整指南 大气层系统Atmosphere是目前最稳定、功能最丰富的Nintendo SwitOfficeCLI 散点图Scatter Chart完整实战指南从标记样式、趋势线到误差棒与高级图表属性OfficeCLI 散点图Scatter Chart完整实战指南从标记样式、趋势线到误差棒与高级图表属性 本指南以仓库内 charts scatter.m上一篇如何快速搭建实时语音转文字系统WhisperLiveKit完整指南下一篇使用InterpretML/DiCE生成可行的反事实解释VAE方法详解创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 SenseNova-U1.5-8B-MoT-pose-bf16 vs pose-8bit：35GB与19GB实测对比，姿势迁移模型精度版本该如何选择
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