Text-to-Image
Diffusers
Safetensors
flow-matching
pyramidal-unet
256x256
ettin-150m
from-scratch
ra
udit
Instructions to use AiArtLab/Ra with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use AiArtLab/Ra with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("AiArtLab/Ra", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") prompt = "Astronaut in a jungle, cold color palette, muted colors, detailed, 8k" image = pipe(prompt).images[0] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- Draw Things
- DiffusionBee
|
Download docs/STATUS.md from AiArtLab/Ra: direct link, hf CLI and curl.
- Browser
- Download file 3.49 kB
-
https://huggingface.co/AiArtLab/Ra/resolve/main/docs/STATUS.md
- Command line
-
hf download hf://AiArtLab/Ra/docs/STATUS.md
-
curl -L -o STATUS.md https://huggingface.co/AiArtLab/Ra/resolve/main/docs/STATUS.md
3.49 kB
| # Состояние и планы | |
| ## Что работает (проверено) | |
| - **Пайплайн целиком**: текст → латент → пиксели, обучение и сэмплинг. Baseline-метрики в каждом | |
| логе: `mse_lat` (общий, low t<0.3, high t>0.7), `mse_pix`, `switch`, `tail(z0)`, `skip`. | |
| - **Бабочки, 20 000 шагов** (`butterflies_256x64`, 970 train / 30 eval, 97 мс/шаг): | |
| | шаги | hf (доля от AE 0.859) | mse_lat | low | high | switch | | |
| |---|---|---|---|---|---| | |
| | 4 000 | 0.446 (52%) | 0.21 | 0.031 | 0.42 | 0.43 | | |
| | 10 000 | 0.436 (51%) | 0.164 | 0.024 | 0.322 | 0.68 | | |
| | 20 000 | **0.540 (63%)** | 0.107 | 0.022 | 0.187 | 0.78 | | |
| Глазами: узнаваемая бабочка с жилками и рисунком, два сида дают две разные особи. | |
| `tail(z0)` 24.7 дБ (потолок AE на 256² — 0.859 по hf), `skip` = 0. | |
| - **Потолок AE не мешает**: на 256² AE сохраняет 0.859 из 0.913 высоких частот GT. | |
| ## Чего ещё не сделано | |
| 1. **Плато на бабочках не найдено.** hf 0.436 → 0.540 за 10k шагов, лоссы падают; 30k шагов | |
| покажут, где насыщение. | |
| 2. **Люди не обучены на этой архитектуре.** Готов билдер `src/make_dataset_people.py` | |
| (5749 фото в `~/dataset/allphoto_train`, классы woman/man/cat, бакеты кратны 64). | |
| Это главный тест: там капшены длинные и детальными, то есть деталь *определена условием*. | |
| 3. **512² не запускался** на пирамиде. Нужен набор с бакетами кратны 64 (512×384, 512×256, 384×512, | |
| 512×512) — `make_dataset.py --long-side 512 --multiple 64`. Ожидание: чешуйки/лица физически | |
| разрешимы (бабочка 400 px вместо 200). | |
| 4. **`high` = 0.187** — «выбор особи» на высоком шуме. Падает с обучением (0.42 → 0.19), поэтому | |
| причина — недообучение, а не только бедность капшена. | |
| ## Известные ограничения | |
| - Латент AE — **f8** (64×64 при 512²). Всё мельче 8×8 px додумывает декодер, а не тело. | |
| - Бакеты обязаны быть кратны **64** по каждой стороне (три даунсэмпла). При других размерах | |
| даунсэмпл нецелый. | |
| - Сравнение с прежними архитектурами корректно только на одинаковых наборах и шагах: старые | |
| чекпойнты в новую архитектуру не переносятся (уровни и ширины другие). | |
| ## Порядок работ | |
| 1. Дожать бабочек до плато (30k) — 16 минут на 10k шагов. | |
| 2. Перейти на людей (5749) при 256²: 30k шагов ≈ 50 минут. | |
| 3. 512² на людях — после того, как на 256² будут лица/руки. | |
| 4. Ёмкость (ширина боттлнека 1536 → 2048, больше блоков L0) — только если данные и разрешение | |
| уже не дают прироста. | |