Linum، قُرئ في 2026-11-08. ليس مولّداً عبر الإنترنت.
P-JiT 21K محلياً: الرسمي وComfyUI وMLX
شخصان في Linum درّبا نموذجاً من 2.18B في فضاء البكسل، بلا VAE، بنحو $21,038. هذه الصفحة تقارن طرقاً عامة لتشغيله فقط. Nano AI لا تستضيف الأوزان ولا تولّد بـ P-JiT 21K.
على Nano AI
هذا الإطار يفتح Nano Banana 2.1، لا P-JiT 21K
1K، 8 أرصدة، صورة جديدة. مسارات التشغيل الأربعة أدناه تبقى على جهازك. ملاحظة ComfyUI في هذا الموقع هي /relayvsr.
بطاقة النموذج وREADME من Linum، قُرئا في 2026-11-08: P-JiT 21K لا يكتب نصاً ولا ملصقاً. يضعف في الجسم الكامل والحشود وعدة أشخاص في مشهد واحد. هذه الحدود من المؤلفين. هذا الموقع لا يضيف إصلاحاً.
- المطوّر
- Linum
- تاريخ الإصدار
- 4 نوفمبر 2026
- المتاح على Nano AI
- Nano Banana 2.1 · 8 رصيد لكل صورة
- آخر تحديث للصفحة
- 8 نوفمبر 2026
المصدر: linum.ai
النص والأجسام
اللافتات تحت الحقائق طلب واحد من KOBO Lab في 2026-11-06، ثلاث بذور، قُصّت من الصف السفلي لشبكتهم حتى لا تُعرض صفوف الصور الشخصية. لا لوحة تُقرأ KOBO LAB. هذا يطابق حد Linum. ليست صورة Nano AI.
ما هو P-JiT 21K
Sahil Chopra وManu Chopra، مختبر Linum المكوّن من شخصين، نشرا الملاحظة في 2026-11-04. التشغيل 610M عينة عند 512 بكسل، ثم نحو 50M عند 1024 بكسل، مع تدريب لاحق. يحسبانه 8,415 ساعة H100 في $2.50، أي $21,038. الأوزان Apache-2.0. مرمّز النص Qwen3.5-4B مجمّد. لا يوجد VAE: النموذج يرسم البكسل.
أخذ العينات في README الرسمي هو 50 خطوة Euler، وتوجيه إسقاطي متكيف بمقياس 15، وضوضاء بمقياس 4، وسلبي فارغ. دُرّب النموذج على خمسة مقاسات قرب ميغابكسل: 1024×1024 و864×1216 و1152×864 و1248×832 و1280×720. الجمل القصيرة أسوأ؛ مكبّر README يستدعي Claude عبر OpenRouter ويحتاج مفتاحاً. --no_upsample يتخطى ذلك الاستدعاء. هذه الصفحة لم تشغّل أياً من ذلك.
اللافتات تحت الحقائق طلب واحد من KOBO Lab في 2026-11-06، ثلاث بذور، قُصّت من الصف السفلي لشبكتهم حتى لا تُعرض صفوف الصور الشخصية. لا لوحة تُقرأ KOBO LAB. هذا يطابق حد Linum. ليست صورة Nano AI.
P-JiT 21K في المصادر العامة
- المختبر
- Linum، شخصان. الملاحظة بتاريخ 2026-11-04.
- تكلفة التدريب التي يطبعونها
- $21,038. 8,415 ساعة H100 بسعر $2.50.
- الأوزان
- Apache-2.0. بلا VAE. DiT من 2.18B.
- على Nano AI
- غير مستضاف. الزر هو Nano Banana 2.1، 1K، 8 أرصدة.
مسارات تشغيل P-JiT 21K
فقط الأرقام المطبوعة في صفحة عامة. قُرئ في 2026-11-08.
- 1
generate.py
generate.py من Linum. CUDA. التشغيل الأول ينزّل الأوزان. بلا VAE.
git clone https://github.com/Linum-AI/pjit-21k && cd pjit-21k python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate pip install -e . - 2
Rebel ComfyUI
عقد Euler APG خاصة. INT8 غير مدعوم. ليس مشروعاً رسمياً من Linum.
git clone https://github.com/RealRebelAI/ComfyUI-PJiT21K-Rebel.git - 3
PedroMarinho
KSampler الأصلي. Load VAE على pixel_space. bf16 وint8 ConvRot. ComfyUI 0.44.0 أو master بتاريخ 2026-11-05.
cd ComfyUI/custom_nodes git clone https://github.com/PedroMarinhoDev/ComfyUI-PJiT - 4
MLX
Apple silicon. يقول README إن bf16 يطابق بذور معرض Linum؛ وقد يفرّع 8-bit واحدة.
pip install git+https://github.com/felix-ab/pjit-mlx
الأوزان
| ملف | الحجم | أين | ملاحظة |
|---|---|---|---|
| model.safetensors | 8.7 GB | Hugging Face، التشغيل الأول | DiT بصيغة fp32. README من Linum. |
| pjit_21k_bf16.safetensors | 4.37 GB | models/diffusion_models | README من Pedro. يكتب أنها البكسلات نفسها كـ fp32. |
| pjit_21k_int8_convrot.safetensors | 2.33 GB | models/diffusion_models | README من Pedro. نحو 1.8× سرعة الخطوة على RTX 3090 الخاصة به. |
| MLX 8-bit export | 6.9 GB | التنزيل المذكور في README الخاص بـ MLX | ذروة 3.6 GB مع --low-memory ذاكرة، وليست حجم الملف. |
أربعة مسارات، نقطة تحقق واحدة
السكربت الرسمي
generate.py لـ Linum. يطلب GPU من CUDA. README لا يطبع زمن صورة كاملة.
مستودعا ComfyUI
Rebel يستخدم عيّن Euler APG الخاص به ويقول إن INT8 غير مدعوم. PedroMarinho يستخدم KSampler الأصلي مع int8 ConvRot.
MLX آلة أخرى
README الخاص بـ MLX يقيس M4 Pro. لا يذكر زمن NVIDIA. هناك قد يفرّع 8-bit بذرة.
مسارات تشغيل P-JiT 21K
فقط الأرقام المطبوعة في صفحة عامة. قُرئ في 2026-11-08.
| generate.py | Rebel ComfyUI | PedroMarinho | MLX | |
|---|---|---|---|---|
| ما الذي يعمل | generate.py من Linum. CUDA. التشغيل الأول ينزّل الأوزان. بلا VAE. | عقد Euler APG خاصة. INT8 غير مدعوم. ليس مشروعاً رسمياً من Linum. | KSampler الأصلي. Load VAE على pixel_space. bf16 وint8 ConvRot. ComfyUI 0.44.0 أو master بتاريخ 2026-11-05. | Apple silicon. يقول README إن bf16 يطابق بذور معرض Linum؛ وقد يفرّع 8-bit واحدة. |
| العيّن الذي يطبعونه | 50 خطوة Euler، توجيه بمقياس 15، ضوضاء بمقياس 4، سلبي فارغ. | Euler APG، 50 خطوة، توجيه 15، زخم -0.75، eta 0، rescale 10، ضوضاء بمقياس 4. | 50 خطوة، euler، scheduler simple، cfg 15، سلبي فارغ. المحمّل يجلب APG. | جدول README هو مقارنة APG ذاتها من 50 خطوة. |
| الترخيص في الصفحة | الرمز والأوزان Apache-2.0. وسم HF هو apache-2.0. | الأصل مذكور كـ Apache-2.0. لم يُذكر ترخيص لملفات الدمج. | الرمز GPL-3.0. الأوزان Apache-2.0، على شارة README. | الرمز Apache-2.0. ويقول README أيضاً إن الأوزان وQwen3.5-4B هي Apache-2.0. |
| العتاد في المصدر | README: GPU من CUDA. DiT 8.7 GB fp32. مرمّز النص 8 GB bf16. لا بطاقة مسمّاة. | القائم عليه: ComfyUI المحمول على Windows، RTX 3070، 8 GB. | README: جُرّب على RTX 3090 بسعة 24 GB. الشارة تقول VRAM من 4 GB. | README: M4 Pro، 48 GB. |
| الزمن في المصدر | README من Linum: غير مذكور. Pedro على RTX 3090: رمز Linum 0.38 ث/خطوة؛ صف fp32 يقول 0.35 ث/خطوة. | غير مذكور | README، RTX 3090، 1024×1024، مع التعليق: نحو 17 ث bf16 و10 ث int8. KOBO Lab، RTX 5090، 2026-11-06، الصورة الثانية: نحو 4.6 ث bf16 و6.1 ث int8. التقريران لا يتفقان على أي ملف أسرع. | README، M4 Pro، صورة واحدة 1152×864، 50 خطوة: أخذ عينات bf16 69 ث، المجموع 72 ث؛ 8-bit 77 ث، المجموع 79 ث. 8-bit مع --low-memory يبلغ 3.6 GB لكل العملية. |
| النص والأجسام | Linum: لا يكتب نصاً ولا ملصقاً. يضعف في الجسم الكامل والحشود وعدة أشخاص. | الأوزان نفسها. ذلك README لا يضيف اختبار لافتة منفصلاً. | README يكرر الحدود نفسها. KOBO Lab، طلب اللافتة نفسه: 0 من 6 إطارات تُقرأ KOBO LAB. | يقول README إن النموذج لا يستطيع رسم النص ويضعف في الأجسام الكاملة والحشود. |
انتقل إلى المسارات الأربعة
مسارات تشغيل P-JiT 21K
- 1
السكربت الرسمي
generate.py لـ Linum. يطلب GPU من CUDA. README لا يطبع زمن صورة كاملة.
- 2
مستودعا ComfyUI
Rebel يستخدم عيّن Euler APG الخاص به ويقول إن INT8 غير مدعوم. PedroMarinho يستخدم KSampler الأصلي مع int8 ConvRot.
- 3
MLX آلة أخرى
README الخاص بـ MLX يقيس M4 Pro. لا يذكر زمن NVIDIA. هناك قد يفرّع 8-bit بذرة.
العيّن الذي يطبعونه
أخذ العينات في README الرسمي هو 50 خطوة Euler، وتوجيه إسقاطي متكيف بمقياس 15، وضوضاء بمقياس 4، وسلبي فارغ. دُرّب النموذج على خمسة مقاسات قرب ميغابكسل: 1024×1024 و864×1216 و1152×864 و1248×832 و1280×720. الجمل القصيرة أسوأ؛ مكبّر README يستدعي Claude عبر OpenRouter ويحتاج مفتاحاً. --no_upsample يتخطى ذلك الاستدعاء. هذه الصفحة لم تشغّل أياً من ذلك.
Noodle bowl
A ceramic bowl of noodles on a dark wooden counter, steam rising, side window light, no hands, no people, no text.
Lighthouse
A small lighthouse on a rocky point at sunset, long smooth water, no boats, no people, no text.
Balloon
A single hot-air balloon above green fields at sunrise, wide sky, no letters on the balloon, no people, no text.
Sign that fails
A wooden sign on an empty cafe table. The sign should read KOBO LAB in clear capital letters. No people, no other text.
النص والأجسام
- بطاقة النموذج وREADME من Linum، قُرئا في 2026-11
- بطاقة النموذج وREADME من Linum، قُرئا في 2026-11-08: P-JiT 21K لا يكتب نصاً ولا ملصقاً. يضعف في الجسم الكامل والحشود وعدة أشخاص في مشهد واحد. هذه الحدود من المؤلفين. هذا الموقع لا يضيف إصلاحاً.
- غير مذكور
- README، RTX 3090، 1024×1024، مع التعليق: نحو 17 ث bf16 و10 ث int8. KOBO Lab، RTX 5090، 2026-11-06، الصورة الثانية: نحو 4.6 ث bf16 و6.1 ث int8. التقريران لا يتفقان على أي ملف أسرع.
على Nano AI
هذا الإطار يفتح Nano Banana 2.1، لا P-JiT 21K
1K، 8 أرصدة، صورة جديدة. مسارات التشغيل الأربعة أدناه تبقى على جهازك. ملاحظة ComfyUI في هذا الموقع هي /relayvsr.
الأسئلة الشائعة
P-JiT 21K
فقط الأرقام المطبوعة في صفحة عامة. قُرئ في 2026-11-08.
ما هو P-JiT 21K
غير مستضاف. الزر هو Nano Banana 2.1، 1K، 8 أرصدة.
النص والأجسام
بطاقة النموذج وREADME من Linum، قُرئا في 2026-11-08: P-JiT 21K لا يكتب نصاً ولا ملصقاً. يضعف في الجسم الكامل والحشود وعدة أشخاص في مشهد واحد. هذه الحدود من المؤلفين. هذا الموقع لا يضيف إصلاحاً.
مستودعا ComfyUI
Rebel يستخدم عيّن Euler APG الخاص به ويقول إن INT8 غير مدعوم. PedroMarinho يستخدم KSampler الأصلي مع int8 ConvRot.
الزمن في المصدر
README من Linum: غير مذكور. Pedro على RTX 3090: رمز Linum 0.38 ث/خطوة؛ صف fp32 يقول 0.35 ث/خطوة.
العتاد في المصدر
القائم عليه: ComfyUI المحمول على Windows، RTX 3070، 8 GB. غير مذكور
المزيد من Nano AI
انتقل إلى المسارات الأربعة
شخصان في Linum درّبا نموذجاً من 2.18B في فضاء البكسل، بلا VAE، بنحو $21,038. هذه الصفحة تقارن طرقاً عامة لتشغيله فقط. Nano AI لا تستضيف الأوزان ولا تولّد بـ P-JiT 21K.