#diffusion_models — Public Fediverse posts

Flow Matching, 276M параметров и моделирование хаоса: как мы научили генеративную модель Marchuk предсказывать погоду

Привет, Хабр! Мы команда «Генеративный ИИ для видео» лаборатории FusionBrain AIRI — группа исследователей в области Generative AI. Наш основной профиль — модели генерации изображений и видео: пиксели, временная когерентность, латентные пространства, трансформеры и diffusion/flow‑подходы. Мы — не метеорологи. Но совсем недавно мы задались вопросом: можно ли взять SOTA‑идеи из алгоритмов генерации видео и применить их к задаче предсказания глобальной погодной карты, не превращая ML‑модель в усложненный пайплайн на базе специфических метеорологических знаний? Оказалось, что да, и весьма неплохо. В этой статье мы расскажем про нашу новую модель прогноза погоды на основе алгоритма Flow Matching под названием Marchuk, которая выгодно выделяется на фоне конкурентных подходов своей компактностью и производительностью. Она даже смогла предсказать морозы в январе 2026 года!

https://habr.com/ru/companies/airi/articles/1011256/

#прогноз_погоды #диффузионные_нейросети #Machine_Learning #Weather_Forecasting #Computer_Vision #Flow_Matching #Diffusion_Models #DiT #Research

Flow Matching, 276M параметров и моделирование хаоса: как мы научили генеративную модель Marchuk предсказывать погоду

Привет, Хабр! Мы команда «Генеративный ИИ для видео» лаборатории FusionBrain AIRI — группа исследователей в области Generative AI. Наш основной профиль — модели генерации изображений и видео: пиксели, временная когерентность, латентные пространства, трансформеры и diffusion/flow‑подходы. Мы — не метеорологи. Но совсем недавно мы задались вопросом: можно ли взять SOTA‑идеи из алгоритмов генерации видео и применить их к задаче предсказания глобальной погодной карты, не превращая ML‑модель в усложненный пайплайн на базе специфических метеорологических знаний? Оказалось, что да, и весьма неплохо. В этой статье мы расскажем про нашу новую модель прогноза погоды на основе алгоритма Flow Matching под названием Marchuk, которая выгодно выделяется на фоне конкурентных подходов своей компактностью и производительностью. Она даже смогла предсказать морозы в январе 2026 года!

https://habr.com/ru/companies/airi/articles/1011256/

#прогноз_погоды #диффузионные_нейросети #Machine_Learning #Weather_Forecasting #Computer_Vision #Flow_Matching #Diffusion_Models #DiT #Research

Flow Matching, 276M параметров и моделирование хаоса: как мы научили генеративную модель Marchuk предсказывать погоду

Привет, Хабр! Мы команда «Генеративный ИИ для видео» лаборатории FusionBrain AIRI — группа исследователей в области Generative AI. Наш основной профиль — модели генерации изображений и видео: пиксели, временная когерентность, латентные пространства, трансформеры и diffusion/flow‑подходы. Мы — не метеорологи. Но совсем недавно мы задались вопросом: можно ли взять SOTA‑идеи из алгоритмов генерации видео и применить их к задаче предсказания глобальной погодной карты, не превращая ML‑модель в усложненный пайплайн на базе специфических метеорологических знаний? Оказалось, что да, и весьма неплохо. В этой статье мы расскажем про нашу новую модель прогноза погоды на основе алгоритма Flow Matching под названием Marchuk, которая выгодно выделяется на фоне конкурентных подходов своей компактностью и производительностью. Она даже смогла предсказать морозы в январе 2026 года!

https://habr.com/ru/companies/airi/articles/1011256/

#прогноз_погоды #диффузионные_нейросети #Machine_Learning #Weather_Forecasting #Computer_Vision #Flow_Matching #Diffusion_Models #DiT #Research

Flow Matching, 276M параметров и моделирование хаоса: как мы научили генеративную модель Marchuk предсказывать погоду

Привет, Хабр! Мы команда «Генеративный ИИ для видео» лаборатории FusionBrain AIRI — группа исследователей в области Generative AI. Наш основной профиль — модели генерации изображений и видео: пиксели, временная когерентность, латентные пространства, трансформеры и diffusion/flow‑подходы. Мы — не метеорологи. Но совсем недавно мы задались вопросом: можно ли взять SOTA‑идеи из алгоритмов генерации видео и применить их к задаче предсказания глобальной погодной карты, не превращая ML‑модель в усложненный пайплайн на базе специфических метеорологических знаний? Оказалось, что да, и весьма неплохо. В этой статье мы расскажем про нашу новую модель прогноза погоды на основе алгоритма Flow Matching под названием Marchuk, которая выгодно выделяется на фоне конкурентных подходов своей компактностью и производительностью. Она даже смогла предсказать морозы в январе 2026 года!

https://habr.com/ru/companies/airi/articles/1011256/

#прогноз_погоды #диффузионные_нейросети #Machine_Learning #Weather_Forecasting #Computer_Vision #Flow_Matching #Diffusion_Models #DiT #Research

Simple diffusion – компактная модель генерации изображений

Всем привет! Мы создаем простую, быструю и компактную диффузионную модель, которую можно обучать и запускать на обычных видеокартах, сохранив при этом высокое качество. Simple Diffusion (sdxs-1b) – это первый результат наших опытов, мы публикуем её как альфа-версию под лицензией Apache-2.0 вместе с открытым кодом подготовки данных и обучения. https://huggingface.co/AiArtLab/sdxs-1b TLDR; На обучение SDXL потребовалось ~6 млн долларов. Z-Image говорят обучили всего за 600к. У нас была RTX-4080 и два чемодана желание сделать небольшой прототип быстрой и дешевой модели на imagenet. В процессе мы немного увлеклись. Вероятно удалось создать модель примерно в сотни раз дешевле/быстрее относительно быстро обучаемой SDXL с генерацией близко к реальному времени в высоком разрешении, и без характерных проблем в анатомии, но качество пока в целом ниже (но надеемся будет выше).

https://habr.com/ru/articles/1019532/

#diffusion_models #stablediffusion #texttoimage #texttoimageмодель #diyпроекты

Simple diffusion – компактная модель генерации изображений

Всем привет! Мы создаем простую, быструю и компактную диффузионную модель, которую можно обучать и запускать на обычных видеокартах, сохранив при этом высокое качество. Simple Diffusion (sdxs-1b) – это первый результат наших опытов, мы публикуем её как альфа-версию под лицензией Apache-2.0 вместе с открытым кодом подготовки данных и обучения. https://huggingface.co/AiArtLab/sdxs-1b TLDR; На обучение SDXL потребовалось ~6 млн долларов. Z-Image говорят обучили всего за 600к. У нас была RTX-4080 и два чемодана желание сделать небольшой прототип быстрой и дешевой модели на imagenet. В процессе мы немного увлеклись. Вероятно удалось создать модель примерно в сотни раз дешевле/быстрее относительно быстро обучаемой SDXL с генерацией близко к реальному времени в высоком разрешении, и без характерных проблем в анатомии, но качество пока в целом ниже (но надеемся будет выше).

https://habr.com/ru/articles/1019532/

#diffusion_models #stablediffusion #texttoimage #texttoimageмодель #diyпроекты

Simple diffusion – компактная модель генерации изображений

Всем привет! Мы создаем простую, быструю и компактную диффузионную модель, которую можно обучать и запускать на обычных видеокартах, сохранив при этом высокое качество. Simple Diffusion (sdxs-1b) – это первый результат наших опытов, мы публикуем её как альфа-версию под лицензией Apache-2.0 вместе с открытым кодом подготовки данных и обучения. https://huggingface.co/AiArtLab/sdxs-1b TLDR; На обучение SDXL потребовалось ~6 млн долларов. Z-Image говорят обучили всего за 600к. У нас была RTX-4080 и два чемодана желание сделать небольшой прототип быстрой и дешевой модели на imagenet. В процессе мы немного увлеклись. Вероятно удалось создать модель примерно в сотни раз дешевле/быстрее относительно быстро обучаемой SDXL с генерацией близко к реальному времени в высоком разрешении, и без характерных проблем в анатомии, но качество пока в целом ниже (но надеемся будет выше).

https://habr.com/ru/articles/1019532/

#diffusion_models #stablediffusion #texttoimage #texttoimageмодель #diyпроекты

Simple diffusion – компактная модель генерации изображений

Всем привет! Мы создаем простую, быструю и компактную диффузионную модель, которую можно обучать и запускать на обычных видеокартах, сохранив при этом высокое качество. Simple Diffusion (sdxs-1b) – это первый результат наших опытов, мы публикуем её как альфа-версию под лицензией Apache-2.0 вместе с открытым кодом подготовки данных и обучения. https://huggingface.co/AiArtLab/sdxs-1b TLDR; На обучение SDXL потребовалось ~6 млн долларов. Z-Image говорят обучили всего за 600к. У нас была RTX-4080 и два чемодана желание сделать небольшой прототип быстрой и дешевой модели на imagenet. В процессе мы немного увлеклись. Вероятно удалось создать модель примерно в сотни раз дешевле/быстрее относительно быстро обучаемой SDXL с генерацией близко к реальному времени в высоком разрешении, и без характерных проблем в анатомии, но качество пока в целом ниже (но надеемся будет выше).

https://habr.com/ru/articles/1019532/

#diffusion_models #stablediffusion #texttoimage #texttoimageмодель #diyпроекты

Русский культурный код как оценка генеративных моделей

Привет! Когда вышла Nano Banana, я из любопытства попросил её нарисовать сюр на фоне советских панелек — и она нарисовала до безумия залипательную картинку. Она не просто нарисовала панельки, не просто идеально отработала промпт, она точно передала вайб и всю атмосферу . Так родилась идея этого мини-бенчмарка. Не академического, не на тысячи промптов и сотни метрик — а простого, народного и визуального. Чтобы посмотреть картинки разных моделей рядом и все было сразу понятно: где Шурик взял шаву на ход ноги, а где доктор Ливси спотыкается об поребрик.

https://habr.com/ru/articles/1011192/

#искусственный_интеллект #генерация_изображений #diffusion_models #генерация_картинок #изображения #nano_banana #nano_banana_pro #gemini_flash #bytedance #riverflow

Долгая дорога к DiT (часть 2)

Первая треть пути преодолена и совсем скоро мы создадим генератор картинок на целиком на архитектуре трансформеров. Но перед тем как совершить финальный скачок к Diffusion Transformers (DiT) нам сначала надо научиться работать с готовыми датасетами и освоить генерацию изображений "простым" способом - через MLP-ResNet. Статья является прямым продолжением первой части , так что советую сначала ознакомиться с ней, чтобы понимать откуда всё началось. Будет много про работу с датасетами. И вообще статья получилась какой-то неприлично большой.

https://habr.com/ru/articles/960324/

#Python #pytorch #diffusion_models #mnist

Что я вынес из Oxford Machine Learning Summer School 2025

Побывал на Oxford Machine Learning Summer School 2025 — одной из крупнейших летних школ, посвящённых искусственному интеллекту, проходившей в самом центре Оксфорда. В течение четырёх дней мы слушали лекции исследователей из DeepMind, Hugging Face, Amazon, Google, ученых топовых европейских вузов. Обсуждали foundation models, reinforcement learning, generative AI и on-device ML. В статье делюсь своими впечатлениями и кратким пересказом программы, отражающей мировые тренды в развитии современного машинного обучения.

https://habr.com/ru/articles/956138/

#машинное_обучение #llm #computer_vision #multimodal_llm #generative_ai #reinforcementlearning #edge_ai #diffusion_models #образование_в_it #oxford

Generative Models: What do they know? Do they know things? Let's find out
https://intrinsic-lora.github.io/
#ycombinator #Generative_Models #Diffusion_Models #GANs #Autoregressive_Models #LoRA