diffusion-engineering

What problem does it solve?

Практическая инженерия диффузионных моделей: архитектуры, обучение, инференс, оптимизация памяти. Использовать при любых задачах с диффузионными моделями: проектирование или модификация архитектуры (UNet/DiT/Flow/Flux), выбор и настройка schedulers/samplers, дообучение (LoRA/DreamBooth/full fine-tune), оптимизация памяти (AMP/checkpointing/ZeRO/FSDP/quantization), замена или fusion текст-энкодеров (CLIP/Qwen), работа с Diffusers, отладка диффузионных пайплайнов, оценка качества (FID/CLIPScore/LPIPS), latent diffusion, VAE, guidance/CFG, rectified flow, Stable Diffusion, SDXL, Flux. Также применять при вопросах про GPU-память при обучении генеративных моделей, text-to-image пайплайны, ControlNet, multi-encoder fusion, WebDataset.

Core Features & Use Cases

• Практические советы по архитектурам и пайплайнам для диффузионных моделей, включая настройку обучения и инференса.
• Механизмы оптимизации памяти и производительности (AMP, checkpointing, ZeRO, FSDP, quantization) для крупных моделей.
• Поддержка сложных сценариев с несколькими энкодерами и различными схемами условности (CLIP/Qwen, SDXL multi-encoder fusion), а также инструментов Diffusers и VAE.

Quick Start

Configure an end-to-end diffusion workflow by selecting architecture, scheduler, memory optimizations, and data pipelines for efficient training and inference.