Ожидание: сделать ИИ-примерочную обоев за 2 дня. Реальность: пришлось добучать свою модель на SD

В условиях жесткой конкуренции на рынке отделочных материалов любому магазину жизненно необходимо хоть какое-то осязаемое преимущество. Стандартными каталогами и скидками уже никого не удивить. Так у нас родилась идея: сделать онлайн-примерочную обоев. Кажется, звучит как киллер-фича — дать клиенту возможность до покупки увидеть, как конкретный паттерн будет смотреться в его реальном интерьере. На тот момент на рынке вовсю хайповали генеративные модели (такие как «Nano Banana»). На первый взгляд казалось, что проблема решается в два клика. План был надежен, как швейцарские часы: получить API-ключ, отправить по эндпоинту фотографию интерьера и текстуру обоев, сопроводить это правильным промптом (с указанием учитывать перспективу, освещение и масштаб) и забирать готовый результат. Но на практике оказалось, что задача не просто нетривиальная. Она вскрыла целый пласт проблем, о которых создатели популярных генеративок предпочитают умалчивать.

https://habr.com/ru/articles/1039804/

#computer_vision #stable_diffusion #нейросети #finetuning #ecommerce #визуализация_интерьеров #chatgpt

Eric Building... (@outsource_)

Unsloth의 QLoRA 구현이 단일 GPU에서 27B급 모델 학습을 실제로 가능하게 만든다는 평가입니다. LLM 파인튜닝 실무에서 메모리 효율과 비용 측면의 가치가 큰 도구로 언급됩니다.

https://x.com/outsource_/status/2059043072537731273

#unsloth #qlora #finetuning #llm #gpu

Customizing an LLM for Enterprise Software Engineering

이 논문은 Google 내부 소프트웨어 엔지니어링 환경에 특화된 LLM인 Gemini for Google(GfG)을 소개합니다. 1조 토큰 규모의 독점 데이터셋으로 미세조정하며, 중간 학습 전략으로 치명적 망각 문제를 완화했습니다. 29,000명 개발자를 대상으로 한 대규모 A/B 테스트에서 Gemini for Google은 반복 횟수를 23% 줄이고 코드 유지율을 17% 향상시켰습니다. 또한, 기업 내 엔지니어링 데이터 활용을 위한 신호 추출, 데이터 준비, 전 과정 모델 튜닝, 하위 응용 배포 등 실무적 가이드라인을 제공합니다. 이는 기업 맞춤형 LLM 개발의 모범 사례로 활용될 수 있습니다.

https://arxiv.org/abs/2605.16517

#llm #enterprise #softwareengineering #finetuning #modeladaptation

Python Trending (@pythontrending)

Meta Segment Anything Model 3(SAM 3)에 대해 추론과 파인튜닝 코드를 제공하는 저장소를 소개한다. 체크포인트 다운로드 링크와 예제 노트북도 포함되어 있어, 세그멘테이션 모델을 실험하거나 재학습하려는 개발자에게 실용적이다.

https://x.com/pythontrending/status/2057784657341464747

#sam3 #meta #segmentation #finetuning #inference

Future Niel (@neil_in_past)

13B 규모의 액티브 모델에 너무 어려운 작업을 맡기지 말고, 작은 하위 작업을 수행하게 한 뒤 프런티어 모델이 전체 작업을 제어하고 검증하는 방식이 더 적합하다는 실무적 조언입니다. 에이전트/오케스트레이션 설계에 참고할 만한 패턴입니다.

https://x.com/neil_in_past/status/2057994819818094877

#llm #agents #orchestration #frontiermodel #finetuning

beccu (@BeccuStudio)

Krea AI의 K2에서 LoRA를 섞어 사용해보는 짧은 실험 공유입니다. 생성형 이미지 모델을 조합·스타일 혼합하는 실무적 시도로 볼 수 있습니다.

https://x.com/BeccuStudio/status/2057901629496840625

#krea #loras #imagegeneration #finetuning

Krea (@krea_ai)

Krea 2에 LoRA 기반 파인튜닝 기능(beta)을 도입. 사용자가 자신의 스타일, 객체, 캐릭터에 맞춰 Krea 2를 정밀하게 학습시킬 수 있는 시스템으로, 이미지 생성/커스텀 모델 워크플로우에서 실무 활용성이 높은 업데이트다.

https://x.com/krea_ai/status/2057468861583347774

#krea #lora #finetuning #generativeai #image

Akshay (@akshay_pachaar)

TransformerLab이 공개되었습니다. 어떤 클라우드의 GPU든 오케스트레이션해 사용자가 정의한 학습·평가 워크플로를 실행할 수 있는 오픈소스 플랫폼으로, LoRA/DPO/GRPO, MMLU, HellaSwag용 템플릿을 제공합니다. GUI, CLI, 에이전트 스킬로 사용할 수 있습니다.

https://x.com/akshay_pachaar/status/2057078059833200912

#transformerlab #llm #finetuning #gpu #opensource

Brie Wensleydale (@SlipperyGem)

Kijai가 LTX 2.3 OmniNFT LoRA의 새 버전을 공개했다는 내용. LoRA 기반 확장 모델 업데이트로 보이며, LTX 계열 워크플로우를 사용하는 생성형 비디오/이미지 실무자들에게 참고할 만한 릴리스다.

https://x.com/SlipperyGem/status/2056900640698142989

#ltx #lora #finetuning #generativeai #modelupdate