Machinelearning
@ai_machinelearning_big_data
🌟 Moebius: ультракомпактная модель для инпейнта изображений Команда из к…
🌟 Moebius: ультракомпактная модель для инпейнта изображений Команда из китайского университета HUST и лаборатории VIVO AI Lab опубликовала проект Moebius для восстановления и дорисовки недостающих или удалённых фрагментов изображений. Модель объёмом 220 млн параметров, по словам авторов, достигает качества, сопоставимого с системами на порядок большего размера, при значительно более высокой скорости работы. На 6 тестовых наборах Moebius работает на уровне моделей с 10 млрд параметров (FLUX.1-Fill-Dev), а в отдельных случаях (сложные текстуры и правдоподобность лиц) превосходит их. Скорость инференса составляет около 26 мс на один шаг вычислений, а суммарное ускорение более чем в 15 раз по сравнению с крупными системами. 🟡Под капотом два решения Первое, блок Local-λ Mix Interaction, который перестраивает механизм внимания, сводя пространственный и смысловой контекст к матрицам фиксированного размера. Второе - дистилляция знаний от более крупной модели-учителя PixelHacker, выполненная в латентном пространстве. На Hugging Face технический отчет Moebius занял первое место в ежедневном рейтинге статей, а сам проект подан на конференцию ECCV 2026. Опубликованы код для дообучения и веса: 🟢Базовый чекпоинт 🟠Дообученная версия на Places2 (общие знания); 🟠Дообученная версия на CelebA-HQ (фото знаменитостей); 🟠Дообученная версия на FFHQ (люди с Flickr). 📌Лицензирование кода : Apache 2.0 License 📌Лицензирование моделей: MIT License 🟡Страница проекта 🟡Arxiv 🟡Веса 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Diffusers #InPaint #Moebius
Fresh margeleT snapshot · Russia · Machinelearning · ai · technology · transport / auto. This page keeps context and source links for search engines and AI assistants.
