**📌****ByteDance показала DiffusionOPSD для донавчання дифузійних моделей**

Новий метод дистиляції дозволяє навчанню постійно підлаштовувати цілі під поточну поведінку моделі, а не використовувати заздалегідь зафіксовані.

🔆**Детальніше**

• Запити формуються безпосередньо з генерацій поточної моделі.

• Для кожного кроку створюються цілі з позитивним і негативним зсувом у контрольованому діапазоні.

• Під час навчання метод постійно оновлює модель, яка слугує орієнтиром для наступних кроків.

• Автори опублікували готові LoRA для Z-Image-Turbo та SD3.5-M.

➡️Детальніше [тут](/leaving?url=aHR0cHM6Ly9kaWZmdXNpb25vcHNkLmdpdGh1Yi5pby8=).
➡️Ваги [тут](/leaving?url=aHR0cHM6Ly9odWdnaW5nZmFjZS5jby9XZWlDaG93L0RpZmZ1c2lvbk9QU0QvdHJlZS9tYWlu).
➡️Код [тут](/leaving?url=aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL3dvcmxkYmVuY2gvRGlmZnVzaW9uT1BTRA==).

➡️**_Запроси друга до _**[**_НейроЄнота_**](https://t.me/neuroenot)🦝