Instructions to use airdude/tfg-diffusion-dpo-sdxl-r8 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
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- PEFT
How to use airdude/tfg-diffusion-dpo-sdxl-r8 with PEFT:
Task type is invalid.
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Configuration Parsing Warning:In adapter_config.json: "peft.base_model_name_or_path" must be a string
Configuration Parsing Warning:In adapter_config.json: "peft.task_type" must be a string
tfg-diffusion-dpo-sdxl-r8
Adaptador LoRA r=8 sobre el UNet de Stable Diffusion XL base 1.0,
entrenado con Diffusion-DPO siguiendo la receta de Wallace et al. (2024)
adaptada al pipeline diffusers.
Configuración
- Base:
stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0(UNet) - LoRA: r=8, alpha=8, target_modules=[to_q, to_k, to_v, to_out.0]
- Dataset:
kashif/pickascore(500 pares filtrados) - Loss: log-sigmoide de Wallace 2024 con beta=2000
- Pasos: 210 sobre A100 80 GB (~33 min)
Resultado
Resultado nulo a esta escala (deltas MSE 10⁻⁵-10⁻⁴, CLIPSIM idéntico al base sobre los 20 prompts evaluados). El factor limitante es el tamaño del dataset, no la duración del entrenamiento: Wallace et al. emplean del orden de 800.000 pares y 24 días-GPU.
El experimento sirve como verificación de pipeline end-to-end del Diffusion-DPO sobre SDXL. Las consideraciones de escalado quedan en las líneas futuras.
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Model tree for airdude/tfg-diffusion-dpo-sdxl-r8
Base model
stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0