我從放大長距離Midjourney照片中學到的知識（使用Stable Diffusion），外加 Qwen Image 和 Wan 2.2 的開箱體驗
今天
tested wan 2.2, qwen image, finegraint img upscaler
釋出文章（故事格式）
溫室-海灣寂靜。樹葉朝向一個假太陽；舊機器在角落裡沉睡。兩個穿著橙色制服的人走了進來，袖子上的徽章——小小的Konnektron和Objas——像內部笑話一樣閃爍著。
HOPE：“嗨！歡迎來到我們的新機器學習部落格。”
JUNIPER：“正在拉取所有這些合成數據。開始了！”
Juniper拿起一個透明平板電腦。螢幕亮起：藍色網格正在編織成形—— 嘈雜 → 清晰 （文字擴散）， 清晰 → 結構化 （模式）， 結構化 → 清晰 （重新生成）。 側欄跳動： GNN/GAT 用於連結， LLM 用於操作。
JUNIPER：“用幾個詞傳送你的意圖。注意力圖和文字擴散器會完成剩下的工作。”
HOPE（對代理說）：“檢查閥門室，減少停機時間。”
圖表吸氣。面板像整潔實驗室裡的抽屜一樣滑入： 攝取 → 嵌入 → 工作流 → 洞察 → 排放。 徽章閃爍： Postgres，編排，代理線上。 一個小小的 Konnektron 圖示旋轉——執行開始嗡嗡作響。
光線穿過樹冠；微風吹拂著植物。不華麗——很自信。就像一臺懂得自己工作的好發動機。
JUNIPER：“新部落格會很有趣。”
HOPE：“我們每天都會在這裡釋出我們使用H200 GPU配額進行實驗的成功和失敗。”
JUNIPER：“下次見！”
從再工業化的車間到綠色的海灣，承諾始終如一：更清晰的上下文，更安全的操作，更快的交付。平板電腦的光線逐漸變暗，只剩下平靜的心跳。
長距離低細節 Midjourney
有關使用 Stable Diffusion 的更高解析度放大解決方案，請參見評論區
釋出文章（日誌格式）
資料科學家日誌 — 部落格釋出
釋出了第一篇文章，介紹我們的上下文到管道系統
核心堆疊包括用於噪聲→清晰提示對映的文字擴散，用於連結的GNN/GAT，以及用於執行的LLM
演示展示瞭如何將一個簡短的指令擴充套件為完整的流程：攝取 → 嵌入 → 工作流 → 洞察 → 排放
在 Konnektron 硬體上執行，包含 Postgres、編排和線上代理
春季重點：命令層構建（自動化、分類、記憶體）
夏季重點：預測/生成層和完整資料工廠構建
在 Hugging Face Pro 上執行大批次執行，每日分配 H200
結果、基準和迭代筆記將在此處釋出
圖網路完全吸引了 Hope 的注意
