Eros-Max Transformer 8stepTURBO beta7

Это image-to-video трансформер MiniMax-H3 на 20,11 млрд параметров, сконвертированный в дерево модулей diffusers на базе multimodalart/MiniMax-H3-Pruned. В репозитории лежат сами веса, а не LoRA: их не нужно сливать, сворачивать или патчить при загрузке. TURBO-дельта уже запечена в чекпойнт.

😎 Ключевые особенности

• 🦾 Полные веса, не адаптер: fused attn.qkv_proj разбит на to_q/to_k/to_v, ключи переименованы под diffusers.
• 🔥 TURBO внутри: не накладывайте сверху larryvrh/MiniMax-H3-Turbo-Lora или lightx2v-адаптер — получится двойное применение.
• Ⓜ AdaLN в rank-8: проекции свёрнуты, bias вынесен в float32 *.adaln_proj.folded_bias, таблица на 1025 шагов.
• 🧘 Точность на сетке сэмплера: rank-8 покрывает кривую с относительным RMS около 1.5e-5; вне сетки это уже приближение.
• 🐆 Нужен trust_remote_code=True: класс отсутствует в MODEL_MAPPING и резолвится через auto_map.
• ✅ Проверка перед загрузкой: сверяли набор ключей, формы тензоров, косинус на выборочных весах и SwiGLU в обе стороны.

👁 Пример

import torch
from diffusers import AutoModel

transformer = AutoModel.from_pretrained(
    "ibyteohdear/10Eros-Max-Transformer_8stepTURBO_beta7_VBVR_FUSED",
    trust_remote_code=True,
    dtype=torch.bfloat16,
)

Дальше укажите этот репозиторий как transformer в пайплайне; VAE, текстовый энкодер и сэмплеры берутся из базового репозитория.

Подробнее

Размер: 20,11 млрд параметров.
Выходная голова воспроизводит proj_out/audio_proj_out базы с относительной L2 ≤ 3.3e-02.
AdaLN rank-8 точен на сетке сэмплера; не сэмплируйте вне сетки, например со сдвинутыми sigma между узлами.
Для инференса, а не как база для AdaLN LoRA: project_adaln_lora не перенесёт AdaLN LoRA корректно.