LTX Loras от самих LTX

Это в принципе здорово, что команда LTX сама делает LTX Trainer, оставаясь в одной экосистеме.
Это также немного снижает порог вхождения в процесс тренировки (хотя кого я обманываю, где Комфи и где порог вхождения).
Но поглядите, каких лор они сами быстро наваяли.

Water, Ingredients, Inpaint-Outpaint, колоризация, день-ночь.

Мне особенно зашел барбер-шоп - побривочная лора.

Косоглазие выглядит максимально кринжово и явно в духе снапчата (проброс в соцмедия).

Деблюр и особенно де-mpeg надо тестировать.

Кстати, для полу-гиков есть вот такой софт Just LTX Trainer, полностью убирающий требование к знанию терминалов и линуксов.
С нормальным интерфейсом, причем он умеет арендовать нужное вам железо, настроит на нем окружение, нарежет видео-контент, напишет промпты через ИИ, запустит обучение и будет присылать вам результаты каждые 250 шагов.

@cgevent

Qwopus3.6-27B-Coder-MTP-GGUF

Агентная модель для программирования на базе Qwopus3.6‑27B‑v2. Решает задачи генерации кода, отладки, работы с инструментами в рабочих процессах разработчика.

MTP (Multi‑Token Prediction) - метод ускорения генерации текста в языковых моделях за счет предсказания одновременно нескольких токенов вместо одного

• генерация кода (agentic code generation)
• вызов структурированных инструментов (structured tool calling)
• отладка
• работа с репозиториями кода
• многоходовая оркестровка инструментов (multi‑turn tool orchestration)
• логическое рассуждение в агентных средах

• унаследовала показатели базовой модели: 87,43 % MMLU‑Pro (300ex), 75,25 % SWE‑bench Verified
• специализируется на сложных логических задачах

#gguf #coding

LTX-2.3 22B IC-LoRA Ingredients

контроль персонажей, реквизита, локаций в #LTX23 через референсный лист

Спасибо @EvgenyiPerm

#lora #referencing

TSANTSALIZE — IC-LoRA for LTX-2.3

Лора уменьшает голову говорящего
Знаю, это то что вы искали

#lora #ltx23

SenseNova‑U1 Infographic‑LoRA‑8step‑V1.0

Лора для быстрой генерации инфографики на базе SenseNova‑U1. Сокращает число шагов с 50 (100 NFE) до 8 (8 NFE).

Обычное t2i тоже в принципе может

• чёткие тексты без размытия
• структурированные макеты (двухколонные, сетчатые, многослойные)
• точные подписи данных на графиках (верные числовые метки)
• поддержка китайского и английского языков в инфографике
• работа на потребительских GPU (8B параметров)

• известная проблема: иногда повторяется текст в выходных данных
• известная проблема: изредка белый фон вместо цветных заливок

Комфи

#design #lora #t2i #optimization

30–50% инженеров ключевых продуктовых команд Meta (запрещено в РФ) теперь занимаются разметкой данных

Экспертов перевели в отдел ADO (Agent Data Optimisation) для анализа ИИ-репозиториев и обратной связи по RLHF

Под удар попали специалисты по кибербезопасности, инфраструктуре и продуктам. 15–20% всех инженеров компании работают над разметкой на полной ставке

#news