Fizgig 5.2: комбинация двух методов обучения Minimax превосходит каждый по отдельности

Релиз Fizgig 5.2 объединяет два подхода к обучению LoRA на модели H3: оптимизированное обучение сходству (тренировка только блоков 20–49) и адаптер дистилляции от Ostris, который компенсирует guidance-дистилляцию модели. Тесты на 5 датасетах показали, что совместное использование методов достигает более высокого сходства и качества на 25% быстрее, чем каждый метод по отдельности. В версии также добавлены Context LoRA для H3 и поддержка видео в режиме likeness.