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
Ra fp16 (step 560142)
Browse files- docs/ARCH.md +2 -2
- docs/README.ru.md +1 -1
docs/ARCH.md
CHANGED
|
@@ -26,8 +26,8 @@
|
|
| 26 |
- **zero-init**: выход conv-блоков и FFN обнулён, поэтому новые ветки не ломают старт.
|
| 27 |
|
| 28 |
Размеры: тело **143.3M**. Шаг обучения 97 мс при bs8 на 256² (8.1 ГБ). Для сравнения, прежний
|
| 29 |
-
плоский стек ширины 1024 на всех уровнях: 196 мс и hf 0.18 против 0.54 у пирамиды (
|
| 30 |
-
удалена
|
| 31 |
|
| 32 |
## 2. Текст
|
| 33 |
|
|
|
|
| 26 |
- **zero-init**: выход conv-блоков и FFN обнулён, поэтому новые ветки не ломают старт.
|
| 27 |
|
| 28 |
Размеры: тело **143.3M**. Шаг обучения 97 мс при bs8 на 256² (8.1 ГБ). Для сравнения, прежний
|
| 29 |
+
плоский стек ширины 1024 на всех уровнях: 196 мс и hf 0.18 против 0.54 у пирамиды (код и чекпойнт
|
| 30 |
+
той архитектуры удалены как промежуточный артефакт).
|
| 31 |
|
| 32 |
## 2. Текст
|
| 33 |
|
docs/README.ru.md
CHANGED
|
@@ -46,7 +46,7 @@ src/export.py экспорт в transformer/ (safetensors + config.
|
|
| 46 |
vae/ AE f8c32-ae: энкодер 68.4M + декодер 23.9M, f8, 32 канала
|
| 47 |
text_encoder/ Ettin-150M (768, 22 слоя, MIT)
|
| 48 |
transformer/ текущие веса модели + config.json
|
| 49 |
-
tmp/ прогон
|
| 50 |
docs/ARCH.md, docs/STATUS.md
|
| 51 |
```
|
| 52 |
|
|
|
|
| 46 |
vae/ AE f8c32-ae: энкодер 68.4M + декодер 23.9M, f8, 32 канала
|
| 47 |
text_encoder/ Ettin-150M (768, 22 слоя, MIT)
|
| 48 |
transformer/ текущие веса модели + config.json
|
| 49 |
+
tmp/ временная папка прогонов (samples, log.csv, last.pt), создаётся заново
|
| 50 |
docs/ARCH.md, docs/STATUS.md
|
| 51 |
```
|
| 52 |
|