Gemini 4 Carbon
Флагман Google с упором на кибербезопасность и долгую автономную работу. Первое место в Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 с 59 баллами.
• Поиск уязвимостей в реальном коде
• Проверка, эксплуатируется ли находка, чтобы понять, что чинить первым
• Патчи по корневой причине, сразу рабочим кодом
• Агентные задачи на дни: разбор больших репозиториев и низкоуровневых систем
• Фулстек-разработка и мультимодальное понимание
• Вдвое меньше неподтвержденных утверждений, чем у Argon
• Успешных попыток обмануть на Terminal-Bench 4.0 ноль, сами попытки 0,4%
• Устойчивость к инъекциям промпта: 0,0% успешных атак
• API по 2 доллара за миллион входных токенов и 10 за выходные, кэш со скидкой 95%
Доступ пока только избранных кибербезопасников, дальше через программу Fairwind. Запуск для разработчиков и обычных пользователей обещают позже
#coding #flagship
Флагман Google с упором на кибербезопасность и долгую автономную работу. Первое место в Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 с 59 баллами.
• Поиск уязвимостей в реальном коде
• Проверка, эксплуатируется ли находка, чтобы понять, что чинить первым
• Патчи по корневой причине, сразу рабочим кодом
• Агентные задачи на дни: разбор больших репозиториев и низкоуровневых систем
• Фулстек-разработка и мультимодальное понимание
• Вдвое меньше неподтвержденных утверждений, чем у Argon
• Успешных попыток обмануть на Terminal-Bench 4.0 ноль, сами попытки 0,4%
• Устойчивость к инъекциям промпта: 0,0% успешных атак
• API по 2 доллара за миллион входных токенов и 10 за выходные, кэш со скидкой 95%
Доступ пока только избранных кибербезопасников, дальше через программу Fairwind. Запуск для разработчиков и обычных пользователей обещают позже
#coding #flagship
👍6🤔2👎1😁1
Clover-35B-A3B-Preview
Диффузионная языковая модель от DiffuSpace, команда выросла из Dream 7B. Текст генерится блоками с параллельным уточнением токенов, а не по одному слева направо.
• Архитектура MoE: 35 млрд параметров, 3 млрд активных
• Блочная диффузия на двунаправленной GDN
• Режим рассуждений
• Контекст 128 тысяч токенов
• Агентный кодинг: от просьбы словами до готового интерактивного приложения
• Работа в браузере с несколькими шагами подряд
• 680 токенов в секунду на GB300, 515 на H200
• На RTX 5070 Ti с 16 ГБ в INT4 дает 101,8 токена в секунду
По всем шести агентным тестам авторы ставят себя выше Qwen3.6-35B-A3B и других диффузионных вроде LLaDA2.2 и Mercury 2.5
hf.co/Diffuspace/Clover-35B-A3B-Preview
github.com/DiffuSpace/Clover-35B-A3B-Preview
hf.co/end000/Clover-35B-A3B-Preview-GGUF
Спасибо @Endorpheen
#dllm #agent #coding
MAX
Диффузионная языковая модель от DiffuSpace, команда выросла из Dream 7B. Текст генерится блоками с параллельным уточнением токенов, а не по одному слева направо.
• Архитектура MoE: 35 млрд параметров, 3 млрд активных
• Блочная диффузия на двунаправленной GDN
• Режим рассуждений
• Контекст 128 тысяч токенов
• Агентный кодинг: от просьбы словами до готового интерактивного приложения
• Работа в браузере с несколькими шагами подряд
• 680 токенов в секунду на GB300, 515 на H200
• На RTX 5070 Ti с 16 ГБ в INT4 дает 101,8 токена в секунду
По всем шести агентным тестам авторы ставят себя выше Qwen3.6-35B-A3B и других диффузионных вроде LLaDA2.2 и Mercury 2.5
hf.co/Diffuspace/Clover-35B-A3B-Preview
github.com/DiffuSpace/Clover-35B-A3B-Preview
hf.co/end000/Clover-35B-A3B-Preview-GGUF
Спасибо @Endorpheen
#dllm #agent #coding
MAX
👍8🔥3❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Stable Diffusion 3.5 Medium для AMD NPU
Версия обычной SD 3.5 Medium, пересобранная под нейроблоки Ryzen AI. Картинки генерируются на устройстве, без отдельной видеокарты
• Текст в изображение, MMDiT-трансформер
• Улучшенное следование промпту и типографика по сравнению с SD3 Medium
• Трансформер и VAE-декодер выгружены под NPU
• Текстовые энкодеры CLIP и T5 общие с GPU-пайплайном, T5 есть в INT4
github.com/amd/sd-sandbox
#SD35 #t2i #amd
MAX
Версия обычной SD 3.5 Medium, пересобранная под нейроблоки Ryzen AI. Картинки генерируются на устройстве, без отдельной видеокарты
• Текст в изображение, MMDiT-трансформер
• Улучшенное следование промпту и типографика по сравнению с SD3 Medium
• Трансформер и VAE-декодер выгружены под NPU
• Текстовые энкодеры CLIP и T5 общие с GPU-пайплайном, T5 есть в INT4
github.com/amd/sd-sandbox
#SD35 #t2i #amd
MAX
😱10👍1
Open-H3-Regenerate-2K
Опенсорсная замена закрытому второму этапу коммерческого #minimaxH3
Берет черновик видео и дорисовывает его в высоком разрешении, веса можно запускать у себя
• Черновик в любом низком разрешении, от H3 или другой модели
• Выход 768p, 1080p, 2K, 4K
• Клипы 5-15 секунд за один проход
• Три шага диффузии вместо десятков
• H3 не меняется, добавлена только LoRA-доводка
• Пять секунд в 2K за 22 секунды на B200 против 87 у официального сервиса
Увеличение кадра само деталей не добавляет, их рисуют эти три шага
На втором видео тест с реддита
hf.co/Efficient-Large-Model/Open-H3-Regenerate-2K
hf.co/Kijai/MiniMax-H3-experimental/blob/main/loras/minimax_h3_open_regenerate_2k_refiner_rank_384_bf16.safetensors
github.com/rdh9616/ComfyUI-Open-H3-Regenerate
#2k #upscale #comfyui
MAX
Опенсорсная замена закрытому второму этапу коммерческого #minimaxH3
Берет черновик видео и дорисовывает его в высоком разрешении, веса можно запускать у себя
• Черновик в любом низком разрешении, от H3 или другой модели
• Выход 768p, 1080p, 2K, 4K
• Клипы 5-15 секунд за один проход
• Три шага диффузии вместо десятков
• H3 не меняется, добавлена только LoRA-доводка
• Пять секунд в 2K за 22 секунды на B200 против 87 у официального сервиса
Увеличение кадра само деталей не добавляет, их рисуют эти три шага
На втором видео тест с реддита
hf.co/Efficient-Large-Model/Open-H3-Regenerate-2K
hf.co/Kijai/MiniMax-H3-experimental/blob/main/loras/minimax_h3_open_regenerate_2k_refiner_rank_384_bf16.safetensors
github.com/rdh9616/ComfyUI-Open-H3-Regenerate
#2k #upscale #comfyui
MAX
❤11👍8🔥5😱2
#MossImage
#comfyui
github.com/thezveroboy/ComfyUI-MossTextEncoder - нода cond2img от @chlorinemag : подает токены любого изображения на вход MOSS вместо текстового промпта. Полезна при трейне/тесте чужих LoRA — искажения видны явно, без домыслов про «перепутал право-лево»
#rgba
huggingface.co/paralaif/MOSS-Manga-Alpha-Image-LoRA - MOSS-манга: лора на прозрачный PNG (герои, существа, пропсы, чернила, звуковые эффекты, баллун) ч/б и в цвет, через спец-VAE Flux. Кромакея нет. Нужен flux2_klein_alpha_rgba_vae (от trmz: huggingface.co/trmz/flux2-klein-alpha/vae)
huggingface.co/paralaif/Krea2-Manga-Alpha-Image-LoRA - та же манга-альфа лора, но под #Krea2 . С Kroma не работает; лучший результат на Base/Turbo
#slider #unblur
huggingface.co/aoleg/MOSS-Sharpness-Slider - слайдер резкости 18Mb: резкий ↔️ мыльный силой лоры, без триггера. Rank 8, 72 фото, 500 шагов. 1 = резко, −1 = мыльно
civitai.com/models/3022015/antiblur-moss-base - Blur/Anti-Blur: отрицательные веса — чище фон, положительные — мягче
#lora
huggingface.co/neph1/1950s_western_lora_moss - вестерн 50-х, без триггера
huggingface.co/neph1/1950s_scifi_lora_moss - sci-fi 50-х, триггер 50s_scifi
civitai.com/models/3020780/nu-mossstyle-d-hard-bold - Nu-MOSS с утолщенной линией по всей картинке. Оригинал: civitai.com/models/3015064
civitai.com/models/3023167/noir-style-moss - нуар-стиль, триггер ral-noir
huggingface.co/aoleg/MOSS-Image-Kodachrome-V2 - Kodachrome v2 (v1 остается)
github.com/Lo-res/ComfyUI-Kreative-Studio - Kreative Studio + Moss Film Looks: кинопленки, в т.ч. Polaroid со вспышкой
civitai.com/models/3021341/moss-block-strength-editor-tune-checkpoint - по-блочная «силовая» правка всех 42 блоков MOSS Base bf16
#inpainting #controlnet
civitai.com/models/3021453/moss-box-inpaint-or-w-controlnet - MOSS-инпейнт: красно-коробочные правки + Depth-референс как контроль. Ноды LC_MaskMaker и LC123 (200Mb), модель color_depth_control в model_patches
github.com/sepiablue-ai/moss-image-workflows - #workflow раскладок: страницы манги, e-konte раскадровки, шестипанельные имиджборды, скетч-сетки
#prompting
Региональный промптинг: до 5 character LoRA в одной сцене MOSS без блэда — сцена рисуется со стилевой, затем внутри каждого bbox перерисовывается своя лора. Нода mosь_bboxes_to_masks читает боксы из CreateBoundingBoxes. Nodes 2.0. 10GB VRAM хватит (civitai.com/models/3024330)
Нода-детектор: Qwen3-VL/3.5-VL находит объекты и текст в картинке и строит MOSS layout-JSON с полем правок (реколор, смена наряда). Подключил как промптер (civitai)
———
github.com/lite-infer/moss-image-sft-nunchaku-lite-nvfp4-r32 - #Nunchaku -сборка MOSS-Image SFT (nvfp4)
github.com/ukr8b3g-cmyk/MOSS-Image-Character-Catalog - офлайн-каталог стилей обновлен: +6 категорий (Western Animation, Drawing, 3D, Craft, World Traditional, Pop/Surreal). 2Gb
old.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1xfu2d6 - отчет: character LoRA на последнем Fizgig — можно тренировать только значимую часть картинки (например лицо)
youtube.com/watch?v=hTCjWfbyCjU - Nerdy Rodent по Control-референсам и Edit для MOSS
#comfyui
github.com/thezveroboy/ComfyUI-MossTextEncoder - нода cond2img от @chlorinemag : подает токены любого изображения на вход MOSS вместо текстового промпта. Полезна при трейне/тесте чужих LoRA — искажения видны явно, без домыслов про «перепутал право-лево»
#rgba
huggingface.co/paralaif/MOSS-Manga-Alpha-Image-LoRA - MOSS-манга: лора на прозрачный PNG (герои, существа, пропсы, чернила, звуковые эффекты, баллун) ч/б и в цвет, через спец-VAE Flux. Кромакея нет. Нужен flux2_klein_alpha_rgba_vae (от trmz: huggingface.co/trmz/flux2-klein-alpha/vae)
huggingface.co/paralaif/Krea2-Manga-Alpha-Image-LoRA - та же манга-альфа лора, но под #Krea2 . С Kroma не работает; лучший результат на Base/Turbo
#slider #unblur
huggingface.co/aoleg/MOSS-Sharpness-Slider - слайдер резкости 18Mb: резкий ↔️ мыльный силой лоры, без триггера. Rank 8, 72 фото, 500 шагов. 1 = резко, −1 = мыльно
civitai.com/models/3022015/antiblur-moss-base - Blur/Anti-Blur: отрицательные веса — чище фон, положительные — мягче
#lora
huggingface.co/neph1/1950s_western_lora_moss - вестерн 50-х, без триггера
huggingface.co/neph1/1950s_scifi_lora_moss - sci-fi 50-х, триггер 50s_scifi
civitai.com/models/3020780/nu-mossstyle-d-hard-bold - Nu-MOSS с утолщенной линией по всей картинке. Оригинал: civitai.com/models/3015064
civitai.com/models/3023167/noir-style-moss - нуар-стиль, триггер ral-noir
huggingface.co/aoleg/MOSS-Image-Kodachrome-V2 - Kodachrome v2 (v1 остается)
github.com/Lo-res/ComfyUI-Kreative-Studio - Kreative Studio + Moss Film Looks: кинопленки, в т.ч. Polaroid со вспышкой
civitai.com/models/3021341/moss-block-strength-editor-tune-checkpoint - по-блочная «силовая» правка всех 42 блоков MOSS Base bf16
#inpainting #controlnet
civitai.com/models/3021453/moss-box-inpaint-or-w-controlnet - MOSS-инпейнт: красно-коробочные правки + Depth-референс как контроль. Ноды LC_MaskMaker и LC123 (200Mb), модель color_depth_control в model_patches
github.com/sepiablue-ai/moss-image-workflows - #workflow раскладок: страницы манги, e-konte раскадровки, шестипанельные имиджборды, скетч-сетки
#prompting
Региональный промптинг: до 5 character LoRA в одной сцене MOSS без блэда — сцена рисуется со стилевой, затем внутри каждого bbox перерисовывается своя лора. Нода mosь_bboxes_to_masks читает боксы из CreateBoundingBoxes. Nodes 2.0. 10GB VRAM хватит (civitai.com/models/3024330)
Нода-детектор: Qwen3-VL/3.5-VL находит объекты и текст в картинке и строит MOSS layout-JSON с полем правок (реколор, смена наряда). Подключил как промптер (civitai)
———
github.com/lite-infer/moss-image-sft-nunchaku-lite-nvfp4-r32 - #Nunchaku -сборка MOSS-Image SFT (nvfp4)
github.com/ukr8b3g-cmyk/MOSS-Image-Character-Catalog - офлайн-каталог стилей обновлен: +6 категорий (Western Animation, Drawing, 3D, Craft, World Traditional, Pop/Surreal). 2Gb
old.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1xfu2d6 - отчет: character LoRA на последнем Fizgig — можно тренировать только значимую часть картинки (например лицо)
youtube.com/watch?v=hTCjWfbyCjU - Nerdy Rodent по Control-референсам и Edit для MOSS
❤8👍5🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Falcon
Выделение голоса нужного человека из шумной записи по видео его рта. Потоковое, причинное, то есть работает по ходу разговора, а не по готовому файлу
• Отделяет целевую речь от соседей, дальних голосов и внезапного шума
• Подсказка только визуальная: губы говорящего, без образца голоса
• Одна модель на разные сцены: переговорка, зал, улица
• Быстрая обработка для связки с распознаванием речи
• 0.5M
• Задержка 51,3 мс на GPU
• На 91,9% меньше параметров, чем у AV-TFGridNet
• В 20 раз меньше вычислений и в 11 раз быстрее
hf.co/JusperLee/Falcon
github.com/JusperLee/Falcon
hf.co/spaces/JusperLee/Falcon-Studio
#audioseparation #unmix #denoise
MAX
Выделение голоса нужного человека из шумной записи по видео его рта. Потоковое, причинное, то есть работает по ходу разговора, а не по готовому файлу
• Отделяет целевую речь от соседей, дальних голосов и внезапного шума
• Подсказка только визуальная: губы говорящего, без образца голоса
• Одна модель на разные сцены: переговорка, зал, улица
• Быстрая обработка для связки с распознаванием речи
• 0.5M
• Задержка 51,3 мс на GPU
• На 91,9% меньше параметров, чем у AV-TFGridNet
• В 20 раз меньше вычислений и в 11 раз быстрее
hf.co/JusperLee/Falcon
github.com/JusperLee/Falcon
hf.co/spaces/JusperLee/Falcon-Studio
#audioseparation #unmix #denoise
MAX
🔥13👍3❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
OmniShowcase
Видео объекта по нескольким его фотографиям: камера облетает предмет по заданной траектории, вплоть до полного круга на 360 градусов, а сам объект не меняется.
• Сохранение внешнего вида и формы с любой стороны
• Облет, дуга вверх и вниз, спираль, другие маршруты по тексту
• Старт с четырех снимков предмета
• Сцена вокруг задается промптом, предмет в нее вставляется
• Работает и на реальных объектах, не только на 3D-моделях
• Условие задается каруселью карт нормалей, восстановленных по снимкам
• Увели и дообучили через LoRA image-to-video диффузионный трансформер
• Карта нормалей не привязана к траектории: камера идет туда, куда просит промпт
Абляции показывают, что дело именно в нормалях: без них, с текстурным рендером или с прореженной каруселью качество падает
github.com/justin4ai/OmniShowcase
#i2v
MAX
Видео объекта по нескольким его фотографиям: камера облетает предмет по заданной траектории, вплоть до полного круга на 360 градусов, а сам объект не меняется.
• Сохранение внешнего вида и формы с любой стороны
• Облет, дуга вверх и вниз, спираль, другие маршруты по тексту
• Старт с четырех снимков предмета
• Сцена вокруг задается промптом, предмет в нее вставляется
• Работает и на реальных объектах, не только на 3D-моделях
• Условие задается каруселью карт нормалей, восстановленных по снимкам
• Увели и дообучили через LoRA image-to-video диффузионный трансформер
• Карта нормалей не привязана к траектории: камера идет туда, куда просит промпт
Абляции показывают, что дело именно в нормалях: без них, с текстурным рендером или с прореженной каруселью качество падает
github.com/justin4ai/OmniShowcase
#i2v
MAX
👍8
#QI21
github.com/zuanfilm/Qalign - Qalign: выравнивание пары картинок с исправлением пиксельного дрейфа Qwen 2.1 эдитов. BR + RANSAC (до 10000 кейпоинтов), фаза-корреляция + multi-scale ECC, необязательная локальная коррекция optical flow. Без моделей. Авто-режим или ручные параметры
huggingface.co/madebyollin/texture-fix-vae-for-qwen-image-2.1 - #VAE убирающий шахматные артефакты Qwen 2.1. Работает очень хорошо, часто достаточно одного этого
#optimization
huggingface.co/lightx2v/Qwen-Image-2.1-Lightning - Lightning-версия от LightX2V
huggingface.co/linoyts/Qwen-Image-2.1-DMD2-2steps - DMD2 2-step: 2 шага вместо 40. Демо realtime: huggingface.co/spaces/linoyts/qwen-image-2-1-realtime
huggingface.co/PrunaAI/P-Q-Image-2.1 и P-Q-Image-2.1-Comfy - 6-step LoRAs ~5x быстрее. Два варианта: 6-steps (сохраняет вход при эдите) и 6-steps-upsampled (без отдельного апсемплинга промпта, экономит 41–80 сек)
#LoRA
github.com/aaljman/splat-repair-lora - версия лоры под 2.1 для починки дырявых искаженных ракурсов, полученных через Sharp. Теперь через промптинг (не plug-and-play, но контроль больше)
#studio
github.com/GabrieleLozupone/kokon - Kokon 0.10: десктоп-редактор Qwen 2.1 без нод. Prompt+: энкодер Qwen3-VL 8B (уже в памяти) сам пишет промпт, включая эдит по фото — без второй модели. Свои LoRA (beta, до 3, свои копии). Windows/macOS/Linux, 12GB VRAM
github.com/zuanfilm/Qalign - Qalign: выравнивание пары картинок с исправлением пиксельного дрейфа Qwen 2.1 эдитов. BR + RANSAC (до 10000 кейпоинтов), фаза-корреляция + multi-scale ECC, необязательная локальная коррекция optical flow. Без моделей. Авто-режим или ручные параметры
huggingface.co/madebyollin/texture-fix-vae-for-qwen-image-2.1 - #VAE убирающий шахматные артефакты Qwen 2.1. Работает очень хорошо, часто достаточно одного этого
#optimization
huggingface.co/lightx2v/Qwen-Image-2.1-Lightning - Lightning-версия от LightX2V
huggingface.co/linoyts/Qwen-Image-2.1-DMD2-2steps - DMD2 2-step: 2 шага вместо 40. Демо realtime: huggingface.co/spaces/linoyts/qwen-image-2-1-realtime
huggingface.co/PrunaAI/P-Q-Image-2.1 и P-Q-Image-2.1-Comfy - 6-step LoRAs ~5x быстрее. Два варианта: 6-steps (сохраняет вход при эдите) и 6-steps-upsampled (без отдельного апсемплинга промпта, экономит 41–80 сек)
#LoRA
github.com/aaljman/splat-repair-lora - версия лоры под 2.1 для починки дырявых искаженных ракурсов, полученных через Sharp. Теперь через промптинг (не plug-and-play, но контроль больше)
#studio
github.com/GabrieleLozupone/kokon - Kokon 0.10: десктоп-редактор Qwen 2.1 без нод. Prompt+: энкодер Qwen3-VL 8B (уже в памяти) сам пишет промпт, включая эдит по фото — без второй модели. Свои LoRA (beta, до 3, свои копии). Windows/macOS/Linux, 12GB VRAM
⚡4👍2❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Correction Training for Diffusion Models
Новый метод обучения диффузионных моделей от UC Berkeley и Reve. Убирает ошибки, которые копятся при генерации. Денойзер видит на инференсе свои же предсказания из прошлых шагов, а не реальные картинки из обучения. Отсюда дефекты вроде кривого рта, которые приходят с ранних шагов
• решает разрыв «обучение-инференс», сближая распределения
• можно дистиллировать результат обратно в базовую модель, чтобы убрать оверхед
• в опросе людей качество и разнообразие выиграли у CFG с большим отрывом
• качество на уровне CFG без самого CFG
• больше разнообразия картинок, меньше выжженных цветов
Как устроено:
• отдельный корректoр, обученный править предсказание денойзера к той же цели
• на каждом шаге денойзинга предсказание правится несколько раз подряд
• повторная коррекция ключевая, не параметры
github.com/sunovivid/correction-training
Спасибо @m_franz
#optimization
Новый метод обучения диффузионных моделей от UC Berkeley и Reve. Убирает ошибки, которые копятся при генерации. Денойзер видит на инференсе свои же предсказания из прошлых шагов, а не реальные картинки из обучения. Отсюда дефекты вроде кривого рта, которые приходят с ранних шагов
• решает разрыв «обучение-инференс», сближая распределения
• можно дистиллировать результат обратно в базовую модель, чтобы убрать оверхед
• в опросе людей качество и разнообразие выиграли у CFG с большим отрывом
• качество на уровне CFG без самого CFG
• больше разнообразия картинок, меньше выжженных цветов
Как устроено:
• отдельный корректoр, обученный править предсказание денойзера к той же цели
• на каждом шаге денойзинга предсказание правится несколько раз подряд
• повторная коррекция ключевая, не параметры
github.com/sunovivid/correction-training
Спасибо @m_franz
#optimization
🔥7⚡1👍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
FastGen
Открытый фреймворк NVIDIA для обучения быстрых генеративных моделей: дистилляция, ускорение, обучение на масштабе от 20B параметров. Свежее обновление расширяет и список моделей, и приемы.
• Новые модели: #minimaxH3 #LTX25 , LingBot-World, Cosmos 3, #FLUX2
• Новые методы: PDD, AYF, AnyFlow, Causal Forcing
• Дистилляция сразу по нескольким модальностям
• Редактирование изображений
• Условия по камере
• Управление KV-кэшем
• Ноды #ComfyUI для интерактивного инференса
• Задачи от текста в картинку до видео со звуком и причинной генерации
flow maps, distribution matching, параллельное декодирование и self-forcing - уже были. Выкладывают не только код своих ускорителей, но и рецепты, как переносить их на чужие модели: сегодня H3 и FLUX.2, завтра следующая.
Спасибо @m_franz
#optimization
MAX
Открытый фреймворк NVIDIA для обучения быстрых генеративных моделей: дистилляция, ускорение, обучение на масштабе от 20B параметров. Свежее обновление расширяет и список моделей, и приемы.
• Новые модели: #minimaxH3 #LTX25 , LingBot-World, Cosmos 3, #FLUX2
• Новые методы: PDD, AYF, AnyFlow, Causal Forcing
• Дистилляция сразу по нескольким модальностям
• Редактирование изображений
• Условия по камере
• Управление KV-кэшем
• Ноды #ComfyUI для интерактивного инференса
• Задачи от текста в картинку до видео со звуком и причинной генерации
flow maps, distribution matching, параллельное декодирование и self-forcing - уже были. Выкладывают не только код своих ускорителей, но и рецепты, как переносить их на чужие модели: сегодня H3 и FLUX.2, завтра следующая.
Спасибо @m_franz
#optimization
MAX
👍7