sdfwasdf/3D_VAE_Step1_model

3D VAE Step1

图像左目生成右目，训练至 4,000 steps 的原始 full checkpoint。

代码与完整准备流程：WangHaiyan378/3D_VAE，发布时对应提交 77f53f5。

• 权重文件：step_4000.pt，17,030,126,406 bytes。
• Wan2.1-T2V-1.3B DiT，全量微调；32 通道输入由噪声 latent（16）与左目 latent（16）拼接。
• checkpoint 包含 model、optim、step、finetune、cfg，保留完整优化器状态。
• 配套 stage1_image.yaml 是代码仓库的可迁移配置模板；原始训练配置保存在 checkpoint 的 cfg 中，包含原训练环境路径，使用时请按本机路径调整。
• 本仓库只提供该阶段 checkpoint；官方 Wan/VAE/T5 权重和文本缓存需要按代码仓库说明准备。
• 文件是项目自定义 PyTorch checkpoint，需要先安装并在代码仓库内使用；不是 Diffusers 或 Transformers 的 from_pretrained 格式。原始配置包含项目 Config 对象，项目加载器使用 weights_only=False。

下载及使用

在代码仓库根目录、安装依赖后执行：

from huggingface_hub import hf_hub_download
from pathlib import Path
import shutil

downloaded = hf_hub_download('sdfwasdf/3D_VAE_Step1_model', 'step_4000.pt')
target = Path('output/concat_1.3b_full/checkpoints/latest.pt')
target.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
shutil.copyfile(downloaded, target)

按代码仓库 README 准备官方权重与文本缓存，再运行：

python -m stereo_concat.infer.infer --config configs/stage1_image.yaml --ckpt output/concat_1.3b_full/checkpoints/latest.pt --input left.jpg --output right.jpg

下一阶段模型：Step2。

文件字节数与 SHA-256 见 checkpoint_info.json 和 SHA256SUMS。