Linum, прочитано 2026-11-08. Не онлайн-генератор.
P-JiT 21K локально: официальный, ComfyUI и MLX
Двое в Linum обучили пиксельную модель на 2.18B, без VAE, примерно за $21,038. Здесь только сравнение публичных способов запуска. Nano AI не хранит веса и не генерирует P-JiT 21K.
На Nano AI
Эта рамка открывает Nano Banana 2.1, не P-JiT 21K
1K, 8 кредитов, новый кадр. Четыре пути ниже остаются на вашем компьютере. Заметка ComfyUI на этом сайте — /relayvsr.
Карточка и README Linum, прочитаны 2026-11-08: P-JiT 21K не пишет текст и не делает плакаты. Ему трудно даются полный рост, толпа и несколько людей в одном кадре. Эти пределы назвали авторы. Этот сайт их не чинит.
- Разработчик
- Linum
- Дата выхода
- 4 ноября 2026 г.
- Доступно на Nano AI
- Nano Banana 2.1 · 8 кредитов за изображение
- Страница обновлена
- 8 ноября 2026 г.
Источник: linum.ai
Текст и фигуры
Таблички под фактами — один запрос KOBO Lab от 2026-11-06, три сида, обрезаны из нижнего ряда их сетки, чтобы портреты сюда не попали. Ни одна табличка не читается как KOBO LAB. Это совпадает с пределом, который написала Linum. Не изображение Nano AI.
Что такое P-JiT 21K
Sahil Chopra и Manu Chopra, лаборатория Linum из двух человек, опубликовали заметку 2026-11-04. Прогон — 610 млн образцов при 512 px, затем около 50 млн при 1024 px, плюс пост-обучение. Они считают 8 415 часов H100 по $2.50, то есть $21,038. Веса — Apache-2.0. Текстовый энкодер — замороженный Qwen3.5-4B. VAE нет: модель рисует пиксели.
Сэмплинг в официальном README: 50 шагов Эйлера, адаптивное проекционное ведение со шкалой 15, шум со шкалой 4 и пустой негатив. Модель учили на пяти размерах около мегапикселя: 1024×1024, 864×1216, 1152×864, 1248×832 и 1280×720. Короткие фразы хуже; апсемплер README вызывает Claude через OpenRouter и требует ключ. --no_upsample пропускает этот вызов. Эта страница ничего из этого не запускала.
Таблички под фактами — один запрос KOBO Lab от 2026-11-06, три сида, обрезаны из нижнего ряда их сетки, чтобы портреты сюда не попали. Ни одна табличка не читается как KOBO LAB. Это совпадает с пределом, который написала Linum. Не изображение Nano AI.
P-JiT 21K в публичных источниках
- Лаборатория
- Linum, два человека. Заметка от 2026-11-04.
- Стоимость обучения, которую они печатают
- $21,038. 8 415 часов H100 по $2.50.
- Веса
- Apache-2.0. Без VAE. DiT на 2.18B.
- На Nano AI
- Не размещено. Кнопка — Nano Banana 2.1, 1K, 8 кредитов.
Пути запуска P-JiT 21K
Только цифры, напечатанные на публичной странице. Прочитано 2026-11-08.
- 1
generate.py
generate.py от Linum. CUDA. Первый запуск качает веса. Без 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
Свои узлы Euler APG. INT8 не поддерживается. Не официальный проект Linum.
git clone https://github.com/RealRebelAI/ComfyUI-PJiT21K-Rebel.git - 3
PedroMarinho
Штатный KSampler. Load VAE в pixel_space. bf16 и int8 ConvRot. ComfyUI 0.44.0 или master от 2026-11-05.
cd ComfyUI/custom_nodes git clone https://github.com/PedroMarinhoDev/ComfyUI-PJiT - 4
MLX
Apple silicon. README: bf16 совпадает с сидами галереи Linum; 8-bit может разветвить один.
pip install git+https://github.com/felix-ab/pjit-mlx
Веса
| Файл | Размер | Где | Примечание |
|---|---|---|---|
| model.safetensors | 8.7 GB | Hugging Face, первый запуск | DiT fp32. README Linum. |
| pjit_21k_bf16.safetensors | 4.37 GB | models/diffusion_models | README Pedro. Он пишет, что это те же пиксели, что fp32. |
| pjit_21k_int8_convrot.safetensors | 2.33 GB | models/diffusion_models | README Pedro. Около 1,8× скорость шага на его RTX 3090. |
| MLX 8-bit export | 6.9 GB | Загрузка, названная в README MLX | Пик 3,6 ГБ с --low-memory — это память, не размер файла. |
Четыре пути, одна контрольная точка
Официальный скрипт
generate.py — от Linum. Нужен GPU CUDA. README не печатает время целого изображения.
Два репозитория ComfyUI
Rebel использует свой сэмплер Euler APG и пишет, что INT8 не поддерживается. PedroMarinho использует штатный KSampler и int8 ConvRot.
MLX — другая машина
README MLX замеряет M4 Pro. Время NVIDIA там не указано. 8-bit может разветвить сид.
Пути запуска P-JiT 21K
Только цифры, напечатанные на публичной странице. Прочитано 2026-11-08.
| generate.py | Rebel ComfyUI | PedroMarinho | MLX | |
|---|---|---|---|---|
| Что запускается | generate.py от Linum. CUDA. Первый запуск качает веса. Без VAE. | Свои узлы Euler APG. INT8 не поддерживается. Не официальный проект Linum. | Штатный KSampler. Load VAE в pixel_space. bf16 и int8 ConvRot. ComfyUI 0.44.0 или master от 2026-11-05. | Apple silicon. README: bf16 совпадает с сидами галереи Linum; 8-bit может разветвить один. |
| Сэмплер, который они печатают | 50 шагов Эйлера, шкала ведения 15, шкала шума 4, пустой негатив. | Euler APG, 50 шагов, ведение 15, момент -0.75, eta 0, rescale 10, шкала шума 4. | 50 шагов, euler, scheduler simple, cfg 15, пустой негатив. Загрузчик приносит APG. | Таблица README — то же сравнение APG на 50 шагов. |
| Лицензия на странице | Код и веса Apache-2.0. Метка HF — apache-2.0. | Апстрим назван Apache-2.0. Лицензия на файлы интеграции не указана. | Код GPL-3.0. Веса Apache-2.0, на значке README. | Код Apache-2.0. README также пишет, что веса и Qwen3.5-4B — Apache-2.0. |
| Железо в источнике | README: GPU CUDA. DiT 8,7 ГБ fp32. Текстовый энкодер 8 ГБ bf16. Карта не названа. | Автор: портативный ComfyUI на Windows, RTX 3070, 8 ГБ. | README: проверено на RTX 3090, 24 ГБ. Значок говорит VRAM от 4 ГБ. | README: M4 Pro, 48 ГБ. |
| Время в источнике | README Linum: не указано. Pedro на RTX 3090: код Linum 0,38 с/шаг; строка fp32 — 0,35 с/шаг. | не указано | README, RTX 3090, 1024×1024, с подписью: около 17 с bf16 и 10 с int8. KOBO Lab, RTX 5090, 2026-11-06, второй кадр: около 4,6 с bf16 и 6,1 с int8. Два отчёта не сходятся, какой файл быстрее. | README, M4 Pro, одно изображение 1152×864, 50 шагов: сэмплинг bf16 69 с, всего 72 с; 8-bit 77 с, всего 79 с. 8-bit с --low-memory достигает 3,6 ГБ на весь процесс. |
| Текст и фигуры | Linum: не пишет текст и не делает плакаты. Трудно даются полный рост, толпа и несколько людей. | Те же веса. Тот README не добавляет отдельный тест таблички. | README повторяет те же пределы. KOBO Lab, тот же запрос таблички: 0 из 6 кадров читаются как KOBO LAB. | README пишет, что модель не может нарисовать текст и плохо справляется с полным ростом и толпой. |
К четырём путям
Пути запуска P-JiT 21K
- 1
Официальный скрипт
generate.py — от Linum. Нужен GPU CUDA. README не печатает время целого изображения.
- 2
Два репозитория ComfyUI
Rebel использует свой сэмплер Euler APG и пишет, что INT8 не поддерживается. PedroMarinho использует штатный KSampler и int8 ConvRot.
- 3
MLX — другая машина
README MLX замеряет M4 Pro. Время NVIDIA там не указано. 8-bit может разветвить сид.
Сэмплер, который они печатают
Сэмплинг в официальном README: 50 шагов Эйлера, адаптивное проекционное ведение со шкалой 15, шум со шкалой 4 и пустой негатив. Модель учили на пяти размерах около мегапикселя: 1024×1024, 864×1216, 1152×864, 1248×832 и 1280×720. Короткие фразы хуже; апсемплер README вызывает Claude через OpenRouter и требует ключ. --no_upsample пропускает этот вызов. Эта страница ничего из этого не запускала.
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.
Текст и фигуры
- Карточка и README Linum, прочитаны 2026-11-08: P
- Карточка и README Linum, прочитаны 2026-11-08: P-JiT 21K не пишет текст и не делает плакаты. Ему трудно даются полный рост, толпа и несколько людей в одном кадре. Эти пределы назвали авторы. Этот сайт их не чинит.
- не указано
- README, RTX 3090, 1024×1024, с подписью: около 17 с bf16 и 10 с int8. KOBO Lab, RTX 5090, 2026-11-06, второй кадр: около 4,6 с bf16 и 6,1 с int8. Два отчёта не сходятся, какой файл быстрее.
На Nano AI
Эта рамка открывает Nano Banana 2.1, не P-JiT 21K
1K, 8 кредитов, новый кадр. Четыре пути ниже остаются на вашем компьютере. Заметка ComfyUI на этом сайте — /relayvsr.
Вопросы и ответы
P-JiT 21K
Только цифры, напечатанные на публичной странице. Прочитано 2026-11-08.
Что такое P-JiT 21K
Не размещено. Кнопка — Nano Banana 2.1, 1K, 8 кредитов.
Текст и фигуры
Карточка и README Linum, прочитаны 2026-11-08: P-JiT 21K не пишет текст и не делает плакаты. Ему трудно даются полный рост, толпа и несколько людей в одном кадре. Эти пределы назвали авторы. Этот сайт их не чинит.
Два репозитория ComfyUI
Rebel использует свой сэмплер Euler APG и пишет, что INT8 не поддерживается. PedroMarinho использует штатный KSampler и int8 ConvRot.
Время в источнике
README Linum: не указано. Pedro на RTX 3090: код Linum 0,38 с/шаг; строка fp32 — 0,35 с/шаг.
Железо в источнике
Автор: портативный ComfyUI на Windows, RTX 3070, 8 ГБ. не указано
Ещё на Nano AI
К четырём путям
Двое в Linum обучили пиксельную модель на 2.18B, без VAE, примерно за $21,038. Здесь только сравнение публичных способов запуска. Nano AI не хранит веса и не генерирует P-JiT 21K.