我从放大长距离Midjourney照片中学到的知识(使用Stable Diffusion),外加 Qwen Image 和 Wan 2.2 的开箱体验
今天
tested wan 2.2, qwen image, finegraint img upscaler
发布文章(故事格式)
温室-海湾寂静。树叶朝向一个假太阳;旧机器在角落里沉睡。两个穿着橙色制服的人走了进来,袖子上的徽章——小小的Konnektron和Objas——像内部笑话一样闪烁着。
HOPE:“嗨!欢迎来到我们的新机器学习博客。”
JUNIPER:“正在拉取所有这些合成数据。开始了!”
Juniper拿起一个透明平板电脑。屏幕亮起:蓝色网格正在编织成形—— 嘈杂 → 清晰 (文本扩散), 清晰 → 结构化 (模式), 结构化 → 清晰 (重新生成)。 侧栏跳动: GNN/GAT 用于链接, LLM 用于操作。
JUNIPER:“用几个词发送你的意图。注意力图和文本扩散器会完成剩下的工作。”
HOPE(对代理说):“检查阀门室,减少停机时间。”
图表吸气。面板像整洁实验室里的抽屉一样滑入: 摄取 → 嵌入 → 工作流 → 洞察 → 排放。 徽章闪烁: Postgres,编排,代理在线。 一个小小的 Konnektron 图标旋转——运行开始嗡嗡作响。
光线穿过树冠;微风吹拂着植物。不华丽——很自信。就像一台懂得自己工作的好发动机。
JUNIPER:“新博客会很有趣。”
HOPE:“我们每天都会在这里发布我们使用H200 GPU配额进行实验的成功和失败。”
JUNIPER:“下次见!”
从再工业化的车间到绿色的海湾,承诺始终如一:更清晰的上下文,更安全的操作,更快的交付。平板电脑的光线逐渐变暗,只剩下平静的心跳。
长距离低细节 Midjourney
有关使用 Stable Diffusion 的更高分辨率放大解决方案,请参见评论区
发布文章(日志格式)
数据科学家日志 — 博客发布
发布了第一篇文章,介绍我们的上下文到管道系统
核心堆栈包括用于噪声→清晰提示映射的文本扩散,用于链接的GNN/GAT,以及用于执行的LLM
演示展示了如何将一个简短的指令扩展为完整的流程:摄取 → 嵌入 → 工作流 → 洞察 → 排放
在 Konnektron 硬件上运行,包含 Postgres、编排和在线代理
春季重点:命令层构建(自动化、分类、内存)
夏季重点:预测/生成层和完整数据工厂构建
在 Hugging Face Pro 上执行大批量运行,每日分配 H200
结果、基准和迭代笔记将在此处发布
图网络完全吸引了 Hope 的注意