Update README.md

README.md

@@ -1,3 +1,163 @@
----
-license: apache-2.0
----
+---
+license: apache-2.0
+language:
+- ru
+- en
+pipeline_tag: text-to-image
+library_name: diffusers
+tags:
+- text-to-image
+- diffusion
+- russian
+- fine-tuned
+- preview
+base_model: Tongyi-MAI/Z-Image
+---
+
+<h1 align="center">🌞 Helio-Image-Preview<br><sub><sup>Русскоязычная модель генерации изображений — предварительная версия</sup></sub></h1>
+
+<div align="center">
+
+**Helio-Image-Preview** — первый публичный выпуск семейства Helio-Image.
+Это предварительная версия модели, демонстрирующая возможности архитектуры перед полноценным релизом.
+
+</div>
+
+---
+
+## � О проекте
+
+**Helio-Image** — семейство моделей генерации изображений на базе архитектуры S3-DiT (~6B параметров), ориентированное на качественную работу с русским языком: генерация надписей на кириллице, понимание русскоязычных описаний сцен и стилей.
+
+**Preview-версия** — это ранний доступ к модели, который показывает текущее направление разработки и уже сейчас демонстрирует впечатляющие результаты на широком спектре задач.
+
+### 🔮 Что впереди
+
+Полноценная модель **Helio-Image** находится в активной разработке и будет обучена на **500–800K изображений** с расширенным покрытием стилей, жанров и сценариев. Preview-версия обучена на ~110K изображений за одну эпоху и уже покрывает большинство популярных направлений генерации — от фотореализма до аниме, от игровых сцен до киберпанка.
+
+## ✨ Возможности Preview-версии
+
+- **Русский текст в изображениях** — генерация надписей, вывесок, логотипов на кириллице
+- **Широкий спектр стилей** — фотореализм, аниме, пиксельарт, киберпанк, фэнтези, Minecraft и многое другое
+- **Эталонное разрешение** — 1024×1024 (1:1), оптимизировано под квадратный формат
+- **Полная совместимость** — работает через `diffusers`, поддерживает CFG, negative prompts
+- **Готова к использованию** — скачал, загрузил, генерируй
+
+### ⚡ Preview vs Полная версия
+
+| | Helio-Image-Preview | Helio-Image (в разработке) |
+|---|---|---|
+| Датасет | ~110K изображений | 500–800K изображений |
+| Эпохи обучения | 1 | Несколько |
+| Покрытие стилей | Основные направления | Полное покрытие |
+| Разрешение | 1024×1024 (1:1) | Мульти-разрешение |
+| Качество русского текста | Хорошее | Улучшенное |
+| Статус | ✅ Доступна | 🔧 В разработке |
+
+> 💡 **Примечание:** Preview-версия может иногда давать неожиданные результаты в редких стилях или сложных композициях — это нормально для ранней версии с одной эпохой обучения. На популярных запросах (портреты, пейзажи, игровые сцены, аниме, текст) модель работает стабильно и выдаёт качественные результаты.
+
+## 🚀 Быстрый старт
+
+### Установка
+
+```bash
+pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers
+pip install torch transformers accelerate safetensors
+```
+
+### Использование
+
+```python
+import torch
+from diffusers import ZImagePipeline
+
+# Загрузка модели
+pipe = ZImagePipeline.from_pretrained(
+    "./Helio-Image-Preview",  # или путь к скачанной модели
+    torch_dtype=torch.bfloat16,
+)
+pipe.to("cuda")
+
+# Генерация изображения
+image = pipe(
+    prompt="Красивый закат над Москвой с надписью РОССИЯ",
+    negative_prompt="",
+    height=1024,
+    width=1024,
+    num_inference_steps=50,
+    guidance_scale=7.5,
+    generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(42),
+).images[0]
+
+image.save("result.png")
+```
+
+### Рекомендуемые параметры
+
+| Параметр | Рекомендация |
+|---|---|
+| Разрешение | **1024×1024** (1:1, эталонное) |
+| Guidance Scale | 7.5 — 9.0 |
+| Inference Steps | 50 — 100 (больше = качественнее) |
+| Precision | `torch.bfloat16` |
+
+## 📝 Примеры промптов
+
+```
+Котёнок играет с клубком ниток на ковре
+Киберпанк город будущего с неоновыми вывесками на русском
+Minecraft деревня с табличкой ДОБРО ПОЖАЛОВАТЬ
+Логотип с надписью ГЕЛИОС золотыми буквами на чёрном фоне
+Космонавт на Луне с флагом и надписью КОСМОС
+Фэнтези замок на вершине горы в тумане
+Star Wars штурмовики маршируют с надписью ИМПЕРИЯ
+Аниме школьница с зонтиком под дождём в Токио
+Деревенский дом зимой с дымом из трубы
+Портрет девушки в русском народном костюме
+```
+
+## 📊 Детали обучения
+
+| Параметр | Значение |
+|---|---|
+| Базовая модель | Z-Image S3-DiT (~6B параметров) |
+| Датасет | ~110K изображений 1024×1024 |
+| GPU | 4× RTX PRO 6000 96GB |
+| DeepSpeed | ZeRO-2 |
+| Precision | bf16 + TF32 |
+| Optimizer | 8-bit AdamW |
+| Learning Rate | 1e-5 (cosine decay) |
+| Effective Batch | 128 (16 × 4 GPU × 2 accum) |
+| Эпохи | 1 |
+
+## 🏗️ Структура модели
+
+```
+Helio-Image-Preview/
+├── transformer/          # Файнтюнутый S3-DiT трансформер (~6B)
+│   ├── config.json
+│   └── diffusion_pytorch_model.safetensors
+├── vae/                  # VAE декодер
+├── text_encoder/         # Текстовый энкодер
+├── tokenizer/            # Токенизатор
+├── scheduler/            # Scheduler
+├── model_index.json      # Конфигурация пайплайна
+└── README.md
+```
+
+## 📜 Лицензия
+
+Apache 2.0. Базовая архитектура: [Z-Image](https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image) от Tongyi-MAI.
+
+## 🙏 Благодарности
+
+- [Tongyi-MAI](https://github.com/Tongyi-MAI) — архитектура S3-DiT и базовая модель Z-Image
+- [Hugging Face Diffusers](https://github.com/huggingface/diffusers) — инфраструктура и инференс
+
+---
+
+<div align="center">
+
+*Helio-Image-Preview — это только начало. Следите за обновлениями!* ☀️
+
+</div>