能在手机本地跑的图像生成模型 Bonsai Image ：效果还不错

如下图所示，这些都是通过 Ternary Bonsai Image 4B 模型在手机上本地的你信吗？这就是今天要聊的一个图像生成模型，同时 Bonsai Image 4B 也是参数类别中首个可以直接在 iPhone 上运行的图像模型 。

实际上，Bonsai Image 就是把 FLUX.2 Klein 4B 的 diffusion transformer，压到 1-bit / ternary 低比特权重，让它能在 iPhone 上跑的图像生成模型：

对比上面的 Ternary Bonsai Image 4B ，下面这些是 1-bit Bonsai Image 4B 生成的，是的，Bonsai Image 4B 有两个版本：

• 1-bit Bonsai Image 4B ： 权重只有 {−1, +1} 两种状态，再配合 FP16 group-wise scaling factor，官方说有效精度大概 1.125 bits/weight，核心是极限压缩，适合内存压力最大、模型大小敏感的场景
• Ternary Bonsai Image 4B ： 权重是 {−1, 0, +1} 三种状态，同样带 FP16 group-wise scaling factor，官方说有效精度大概 1.71 bits/weight，多了一个 0 状态，画质和 prompt fidelity 更接近原模型。

4B 参数级别的图像 DiT，本来 FP16 diffusion transformer 要 7.75GB，现在被压到 0.93GB / 1.21GB 级别，当然，需要注意的是，它压的是 diffusion transformer 主体，不是整个 pipeline 都只有 1GB，官方说加上压缩 text encoder 和 FP16 VAE 后，Apple Silicon 部署包体是 3.42GB / 3.88GB，而原始 full precision FLUX.2 Klein 4B pipeline 是 15.97GB。

官方 demo 里默认 512×512 作为 fast preview，也给了 1024×1024、1248×832、832×1248、1408×704 等建议尺寸，要求尺寸是 32 的倍数：

目前官方提供的运行路径大概有几类：

• Apple Silicon / iPhone / iPad / Mac ：在 Apple 设备上走 MLX low-bit 路径，支持 Apple Silicon iPhone、iPad、Mac
• CUDA GPU ：Linux / Windows NVIDIA GPU 上走 Gemlite low-bit GEMM + HQQ / Triton Windows ，官方说 Windows 可以原生跑，不需要 WSL2
• CLI / 本地 Web Studio / iOS App ： GitHub demo 支持 CLI 生成，也可以启动 FastAPI backend + Next.js frontend 的本地 studio，App Store 上也已经有 Bonsai Studio

PrismML 用三个互补的基准测试评估了 Bonsai Image 4B ，最终结果如下所示：

• GenEval 用于评估对象组成和属性绑定
• HPSv3 用于评估人类偏好和美学质量
• DPG-Bench 用于评估密集提示跟踪和语义忠实度

具体结果为：

• Ternary Bonsai Image 4B 体积 1.21 GB，在 GenEval、HPSv3 和 DPG-Bench 测试里，保持了 FLUX.2 Klein 4B 95% 的精度，同时将扩散变换器的体积缩小了 6.4 倍。
• 1-bit Bonsai Image 4B 的 diffusion transformer 大小降低到 1 GB 以下，减少了 8.3 倍，同时在相同的三个评估保留了 FLUX.2 Klein 4B 的 88% 的准确度

另外，文生图是多步 denoising，不是文本 LLM 那种 token 一个个吐，所以每一步都要调用 transformer，transformer 体积直接影响内存占用、带宽压力和速度，这里 Bonsai Image 4B 优化的就是 diffusion 推理里最频繁执行的部分。

所以官方这次同时提供 MLX 版本、Gemlite 版本、unpacked 版本、demo repo、iOS App，这说明它是模型 + kernel + deployment stack 一起做。

最后，官方也提供了对应的参考数据：

• 内存占用 ： 512×512 生成时，binary / ternary 的 mean-active memory 分别是 1.5GB / 1.96GB，而原始 FLUX.2 Klein 4B 是 11.74GB；1024×1024 时，binary / ternary 是 1.95GB / 2.38GB，原始模型是 14.39GB
• 速度 ： iPhone 17 Pro Max 生成 512×512 大约 9.4 秒，Mac M4 Pro 大约 6 秒
• 质量： Ternary 版本 benchmark 接近 FLUX.2 Klein 4B；1-bit 是 footprint 优先，画质和 prompt 跟随弱一些，容易丢细节

所以，Bonsai Image 4B 的核心就是「本地甚至手机能跑的 AI 画图模型」，同时提供两个方案，其中 1-bit 更小更省，Ternary 更稳，它们还是 4B，只是参数被压缩存储，把原本很吃内存的 4B 图像生成 DiT 模型，用 1-bit / Ternary 的极低比特权重量化压到手机可运行，同时还保留大部分原模型画质和语义能力，这就是他的价值。

这是我本地自己生成的，效果还过得去，速度也还不错，用来说一个本地补充还是可以的：

链接

prismml.com/news/bonsai…

github.com/PrismML-Eng…