Я обучил крошечную остаточную сеть в латентном пространстве для удаления артефактов GPT Image 2 — разбор, веса и границы применимости

Автор создал компактную нейросеть (0.48M параметров) для постобработки изображений GPT Image 2, устраняющую специфические артефакты через латентное пространство VAE FLUX.2. Метод работает за 0.7 секунды на GPU, но требует компромисса между удалением шума и сохранением деталей. Опубликованы веса модели и полный технический разбор с примерами неудач.