Instructions to use recoilme/agat with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use recoilme/agat with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("recoilme/agat", 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
Commit History
20 days ago
-
model/: пакет вместо копии agate; текст и t входят в рендерер напрямую
- agate/ -> model/: thinker.py (Agate 003, наши правки помечены PATCH:), layers.py (примитивы блока), text_encoder.py (только Ettin). Удалены T2I, Planner, prompt_norm, T5/Hash-энкодеры и 3 не портированных check_*; импорты и model_index.json обновлены; - model/joint.py: совместное внимание [латент 16x16, план, текст] + FiLM от t и cross-attn адаптер на 32x32. Выходы нулевые, поэтому шаг 0 тождественен релизной модели, а старый чекпойнт грузится 1:1 (+10.38M параметров); - train.py: t из logit-normal sigmoid(randn), а сэмплер остаётся на shift 5; lr — 500 шагов прогрева и cosine 1e-4 -> 1e-5; глобальный шаг хранится в <out>/step.txt, чтобы расписание переживало перезапуск сторожа; - test_pipeline.py: 204.74M и проверки 512 px, всего 25; - README, docs/TECHNICAL.md, MODEL_CARD.md приведены к текущей модели.33163f4