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LoRA sobre stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0, evolução incremental da PS-IMAGE-1.4: inicializada com os pesos 1.4 e continuada por +700 steps focados em texto. letras+números, captions em 5 línguas (80 EN / 80 PT / 80 ES / 80 FR / 80 DE) - 700 steps, batch efetivo 4, lr 3e-5 cosine, AdamW, min-SNR γ=5, T4, loss final 0.0057 - Checkpoints a cada 100 steps em checkpoints/step (dá p/ retomar o treino) O SDXL rende melhor em inglês. Jeito mais fiel — tradutor leve + 1.5: A 1.5 também treinou com captions PT/ES/FR/DE, então prompting direto nessas línguas funciona melhor que na 1.4 (ver textpt e textes abaixo) — mas traduzir p/ inglês continua sendo o mais fiel. Prompt (seed 24000): photo…

Evolução incremental do PS-design-2.5 — fine-tune contínuo do mesmo LoRA (r16 / alpha32, base Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct), treinado em 2× Tesla T4 em 102 min. reais (SaaS, agência, saúde digital, coaching, pilates, e-commerce, portfólio), convertidos em arquivos HTML únicos e autônomos, com o CSS da própria página embutido em. Cada exemplo real foi repetido ~25× para pesar de verdade ao lado da destilação. - Auto-destilação: 55 páginas geradas pelo próprio 2.5 (30 nichos × 6 design systems), mantendo o estilo do modelo e evitando esquecimento catastrófico. Checkpoints intermediários: checkpoints/checkpoint-. Exemplos gerados: exemplos/.

Evolução do PS-IMAGE-1.5 — mesmo formato de LoRA (UNet do SDXL, r16/α32, toq/k/v/out.0, ff.net.0.proj/ff.net.2), treinado por continuação (drop-in: o código do 1.5 funciona trocando o nome do repo). - Comparação A/B: exemplos15/ (1.5) vs exemplos16/ (1.6), mesmos prompts e seeds SDXL não tem entrada de imagem — "visão" não se treina como LoRA. Para editar fotos mantendo consistência use o notebook PS Image 1.6 Edicao: img2img, inpainting por máscara, ControlNet (canny/depth/pose), IP-Adapter (imagem de referência) e refino 768→1152, tudo usando este LoRA.