miniDiffusion: Eine minimale Stable Diffusion 3.5-Reimplementierung in PyTorch

miniDiffusion ist eine vereinfachte Reimplementierung des Stable Diffusion 3.5-Modells mit reinem PyTorch und minimalen Abhängigkeiten. Es ist für Bildungs-, Experimentier- und Hacking-Zwecke konzipiert. Der prägnante Code (~2800 Zeilen) umfasst VAE, DiT, Trainings- und Datensatz-Skripte. Das Projekt bietet Skripte für Training und Inferenz. Benutzer müssen Abhängigkeiten installieren und vorgetrainte Modellgewichte herunterladen. Dieses Open-Source-Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert.