Как оптимизировать использование llama-cpp-python для улучшения генерации изображений

""```python\nimport base64\nimport ctypes\nimport io\nimport os\nimport numpy as np\nimport torch\nfrom PIL import Image\n\n# Оптимизация llama-cpp-python для улучшения изображения\n# Убедитесь, что вы используете qwen3_vl_8b вместо qwen3_8b\n\nclass ImageOptimizer:\n def __init__(self, model_path, n_ctx, n_gpu_layers):\n self.model_path = model_path\n self.n_ctx = n_ctx\n self.n_gpu_layers = n_gpu_layers\n\n def load_model(self):\n # Код для загрузки вашей модели\n pass\n\n def generate_image(self, prompt):\n # Код для генерации изображения на основе текста\n pass\n\noptimizer = ImageOptimizer(model_path=\"путь_к_вашей_модели\", n_ctx=2048, n_gpu_layers=4)\noptimizer.load_model()\nresult = optimizer.generate_image(\"Опишите это изображение\")\n``` Этот код позволяет использовать текстовый кодировщик, чтобы улучшить качество генерируемых изображений с помощью оптимизированного запроса.""