| # Nguồn code |
|
|
| `models/dit.py`, `data.py` và cấu trúc training được kế thừa/adapt từ |
| `../backbone_IMF`, nguồn [haidog-yaqub/MeanFlow](https://github.com/haidog-yaqub/MeanFlow), |
| commit `97cc5182abe9d69e5dcb350268f603fbe31a5897`. |
| MIT notice được giữ trong `MeanFlow.LICENSE`. |
|
|
| Model giữ attention, adaLN-zero, embedding và unpatchify của nguồn; thay hai head |
| bằng một head u, bỏ CFG embedding, cố định positional embedding, thay lớp timm |
| bằng PyTorch tương đương và RMSNorm với epsilon 1e-6 để hỗ trợ PyTorch 2.2. |
| Loss Trace-iMF được viết theo tài liệu idea của người dùng. |
|
|
| `models/unet.py` giữ U-Net topology/shared head và `multi_trace_imf.py` giữ |
| equal-grid interval schedule từ notebook `Untitled0.ipynb` do người dùng cung |
| cấp. Bản 22M widen base44→84 và cond160→356; thứ tự API được chuẩn hóa thành |
| `(z,t,r,y)`. GroupNorm nhận contiguous input để hỗ trợ forward AD trên PyTorch2.2. |
| EMA/accumulation/resume/monitoring là phần tích hợp của IMF; không thực thi |
| các cell Colab/unzip/Drive từ notebook tham chiếu. |
|
|
