Telegram Group & Telegram Channel
🎨 miniDiffusion — Stable Diffusion 3.5 на минималках (и на PyTorch)

miniDiffusion — это предельно упрощённая реализация Stable Diffusion 3.5, написанная с нуля на чистом PyTorch, всего в ~2800 строках кода.

Проект создан для тех, кто хочет разобраться, как работает генерация изображений, без лишней магии и зависимостей.

🧠 Что внутри:
• Полная модель от VAE до DiT, включая тренировочные скрипты
• Поддержка T5 и CLIP энкодеров
Euler scheduler для решения ODE потока шума
• Расчёт метрики FID встроен

📁 Основные файлы:
- dit.py — архитектура DiT
- dit_components.py — эмбеддинги, нормализация, вспомогательные блоки
- attention.py — совместное внимание (Joint Attention)
- noise.py — планировщик шума
- t5_encoder.py, clip.py — текстовые энкодеры
- tokenizer.py — токенизация
- metrics.py — Fréchet Inception Distance
- common.py, common_ds.py — функции и датасет для обучения

📦 Структура:
- model/ — чекпоинты и логи
- encoders/ — предобученные модули (VAE, CLIP и др.)

🛠 Подходит для:
• обучения и экспериментов
• хакинга архитектур
• кастомной тренировки без головной боли

🚀 Если хотите понять, как собрать Stable Diffusion 3.5 "на коленке" — miniDiffusion создан именно для этого.



group-telegram.com/data_analysis_ml/3679
Create:
Last Update:

🎨 miniDiffusion — Stable Diffusion 3.5 на минималках (и на PyTorch)

miniDiffusion — это предельно упрощённая реализация Stable Diffusion 3.5, написанная с нуля на чистом PyTorch, всего в ~2800 строках кода.

Проект создан для тех, кто хочет разобраться, как работает генерация изображений, без лишней магии и зависимостей.

🧠 Что внутри:
• Полная модель от VAE до DiT, включая тренировочные скрипты
• Поддержка T5 и CLIP энкодеров
Euler scheduler для решения ODE потока шума
• Расчёт метрики FID встроен

📁 Основные файлы:
- dit.py — архитектура DiT
- dit_components.py — эмбеддинги, нормализация, вспомогательные блоки
- attention.py — совместное внимание (Joint Attention)
- noise.py — планировщик шума
- t5_encoder.py, clip.py — текстовые энкодеры
- tokenizer.py — токенизация
- metrics.py — Fréchet Inception Distance
- common.py, common_ds.py — функции и датасет для обучения

📦 Структура:
- model/ — чекпоинты и логи
- encoders/ — предобученные модули (VAE, CLIP и др.)

🛠 Подходит для:
• обучения и экспериментов
• хакинга архитектур
• кастомной тренировки без головной боли

🚀 Если хотите понять, как собрать Stable Diffusion 3.5 "на коленке" — miniDiffusion создан именно для этого.

BY Анализ данных (Data analysis)




Share with your friend now:
group-telegram.com/data_analysis_ml/3679

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Unlike Silicon Valley giants such as Facebook and Twitter, which run very public anti-disinformation programs, Brooking said: "Telegram is famously lax or absent in its content moderation policy." Channels are not fully encrypted, end-to-end. All communications on a Telegram channel can be seen by anyone on the channel and are also visible to Telegram. Telegram may be asked by a government to hand over the communications from a channel. Telegram has a history of standing up to Russian government requests for data, but how comfortable you are relying on that history to predict future behavior is up to you. Because Telegram has this data, it may also be stolen by hackers or leaked by an internal employee. "There is a significant risk of insider threat or hacking of Telegram systems that could expose all of these chats to the Russian government," said Eva Galperin with the Electronic Frontier Foundation, which has called for Telegram to improve its privacy practices. Stocks dropped on Friday afternoon, as gains made earlier in the day on hopes for diplomatic progress between Russia and Ukraine turned to losses. Technology stocks were hit particularly hard by higher bond yields. Although some channels have been removed, the curation process is considered opaque and insufficient by analysts.
from tw


Telegram Анализ данных (Data analysis)
FROM American