L2P: 픽셀 생성의 잠재적 잠재력을 열기

효율적인 전송 패러다임으로, 최소한의 계산 오버헤드와 데이터 요구량으로 고품질의 종단 간 픽셀 공간 확산을 가능하게 합니다.

📢 이 저장소는 더 이상 활성화되어 있지 않습니다. 이 프로젝트는 공식적으로 오픈 소스가 되어 L2P로 전환되었습니다. 최신 코드, 이슈, 릴리스를 확인하려면 새 저장소로 이동해 주세요!

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📰 뉴스

• [2026/05] 기술 보고서 발표.

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🗺️ 로드맵

현황	항목
🛠️	1K 추론 코드 및 가중치
🛠️	교육 코드
🛠️	4K/8K/10K UHR 세대
🛠️	더 많은 LDM T2I 모델과의 호환성

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📦 설치

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🎨 추론

그라디오 데모

멀티 GPU 웹 UI 실행:

데모는 빈 GPU를 자동으로 감지하고, 각 요청을 유휴 중인 장치로 전송하며, '

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🏋️ 훈련

표준 훈련

저 VRAM 훈련 (단일 GPU < 24GB VRAM)

데이터셋 형식

이미지 디렉터리와 CSV 메타데이터 파일을 제공하세요:

런치 스크립트에서 '--dataset_base_path'와 '--dataset_metadata_path'을 적절히 업데이트하세요.

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📜 인용문

이 연구가 유용하신다면, 다음을 참고해 주세요:

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🙏 감사의 글

L2P는 우수한 오픈소스 작업 위에 구축되었습니다. 디프신스 스튜디오, Z-이미지.

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🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.