HomeIMG-1.2B-PL-epoch34

English version

Etap pośredni curriculum: HomeIMG-1.2B-PL-epoch22 trenowany dalej przez 12 epok w 64×64 px. To pierwszy krok planu 64 → 96 → 128 → 256 px: w niskiej rozdzielczości obraz to tylko 16 tokenów, więc model tanio ćwiczy kompozycję i rozumienie promptu na wielu przejściach przez dane.

Ten model generuje dobrze tylko w 64×64 px. W 256 px wyniki są złe: model po 12 epokach w 64 px utracił umiejętność generowania w 256 px. Do 256 px używaj HomeIMG-1.2B-PL-epoch22; 256 px wróci w kolejnych etapach curriculum.

„epoch34”: denoiser trenował łącznie 34 epoki: 15 po angielsku ze Slayer149 (256 px), 4 dwujęzyczne z Poziomką (6 bloków, 256 px), 3 dwujęzyczne po powiększeniu do 12 bloków (256 px) i 12 dwujęzycznych w 64 px.

64×64 px (rozdzielczość treningu):

po polsku	po angielsku

256×256 px (dla porównania; nie do użytku):

po polsku	po angielsku

Te same 8 promptów co w poprzednich wydaniach, seed 0 (para k ma ten sam szum), 50 kroków Eulera, CFG 3,0, wagi EMA.

Wyniki

• EMA val/loss w 64 px: 0,7568 (velocity MSE na 4096 odłożonych obrazach, w 64 px). Spadała jeszcze na końcu (0,7573 na kroku 16 384). Nie jest porównywalna z val/loss w 256 px z poprzednich wydań (0,6170): w 64 px zadanie ma inną skalę.
• 256 px: złe obrazy, zobacz drugi grid. FD-DINOv2 nie był mierzony.

Trening

• Start: wagi EMA HomeIMG-1.2B-PL-epoch22 (12 bloków, 1235M).
• Dane: QLNI/FLUX-Reason-6M-flux2-latents, 5,88 mln obrazów, przeskalowanych do 64×64 px: każdy latent 256 px odkodowany pełnym dekoderem FLUX.2, zmniejszony bicubic z antyaliasingiem i zakodowany z powrotem enkoderem FLUX.2 (latent 4×4×128). Captiony w 50% po polsku (cpral/FLUX-Reason-6M-captions-pl).
• Długość: 12 epok, 17 227 kroków × 4096 = 70,6 mln próbek.
• Cel: rectified flow, z_t = (1−t)·x + t·ε, cel ε − x, MSE, t ~ logit-normal(0, 1), bez przesunięcia harmonogramu dla niskiej rozdzielczości; 10% promptów zastąpionych pustym. Bez REPA.
• Optymalizator: jak w epoch22: MuLoCo (8 replik uśrednianych co 64 kroki), Muon (CMuon, lr 3e-3, momentum w bf16, Newton-Schulz co 3. krok), AdamW na reszcie.
• Sprzęt: 8× RTX 3090 Ti, bf16. Każda karta trenuje i liczy też swoją Poziomkę: captiony pakowane bez paddingu (varlen attention), skompilowane normy, router i attention. Ok. 900–1250 obrazów/s.
• W 64 px ok. 70% obliczeń to tekst (Poziomka, refiner i projekcje K/V tekstu w cross-attention), a nie obraz, więc niska rozdzielczość przyspiesza trening mniej, niż wynikałoby z liczby tokenów obrazu.

Kod: https://github.com/adamo1139/trenowanie_generatora_obrazkow (train_pp.py --res 64, prepare_lowres.py)

Użycie

import torch
from diffusers import DiffusionPipeline

REPO = "cpral/HomeIMG-1.2B-PL-epoch34"
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(REPO, custom_pipeline=REPO, trust_remote_code=True).to("cuda")
image = pipe("rudy kot śpiący na parapecie, fotografia", num_inference_steps=50, guidance_scale=3.0,
             generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(0)).images[0]  # 64x64 px
image.save("kot.png")

Domyślnie pipeline generuje 64×64 px (rozdzielczość treningu). Parametr resolution= przyjmuje inne kwadratowe rozmiary (wielokrotność 16), ale ten model daje dobre wyniki tylko w 64 px. Repozytorium zawiera Poziomkę (text_encoder/, bf16, eksperci w int8) i jej tokenizer; potrzebne są diffusers z AutoencoderKLFlux2.

Ograniczenia

• Tylko 64×64 px. W 256 px model jest wyraźnie gorszy niż epoch22. To checkpoint pośredni curriculum, a nie model do generowania w zwykłej rozdzielczości.
• W 64 px nie ma miejsca na detale: twarze, tekst i drobne obiekty są tylko zarysem.
• Polskie captiony to tłumaczenia maszynowe modelu 2B; uprzedzenia danych treningowych.

Licencja

Refiner, denoiser i kod: Apache-2.0. text_encoder/ zawiera też wagi Poziomki-Bazy (zamrożone, eksperci w int8) na jej licencji, openmdw-1.1. vae/: FLUX.2 small decoder © Black Forest Labs, Apache-2.0, bez zmian. Dane mają własne warunki, zobacz karty zbiorów danych.