vlm-segmentation-engineering
SolidЭкспертный скилл по прикладной инженерии VLM, сегментационных моделей и ��иффузионных архитектур для GPU-деплоя. Используй ВСЕГДА когда речь идёт о: SAM2, SAM3, Florence-2, LLaVA, Grounding DINO, OWLv2, YOLO-World, EdgeTAM — выбор модели, интеграция, pipeline, код; диффузионных моделях — UNet/DiT/Flow/Flux, schedulers, LoRA, AMP, ZeRO/FSDP, text encoders (CLIP/Qwen), VAE, CFG; GPU-деплое — MIG, MPS, torch.compile, TorchAO, Triton, memory optimization, два инстанса на H100; open-vocab сегментации и phrase grounding; part-level labeling и instance masks из текстового промпта; замене/fusion текст-энкодеров; fine-tune/LoRA/DreamBooth диффузионных моделей. Триггеры: SAM, Florence, LLaVA, Grounding DINO, YOLO-World, diffusion, UNet, DiT, Flux, LoRA, scheduler, guidance_scale, VAE, CLIP embeddings, Qwen embedder, MIG, MPS, TorchAO, Triton inference, сегментация по тексту, instance masks, open-vocab detection, text-conditioned segmentation. Do NOT use for pure diffusion-only work without a VLM/segmentation component —
Install
Quality Score: 87/100
Skill Content
Details
- Author
- AnastasiyaW
- Repository
- AnastasiyaW/codex-claude-code-config
- Created
- 4 months ago
- Last Updated
- 2 weeks ago
- Language
- Python
- License
- MIT
Bundled in these plugins
Similar Skills
Semantically similar based on skill content — not just same category
vlm-segmentation-engineering
Экспертный скилл по прикладной инженерии VLM, сегментационных моделей и диффузионных архитектур для GPU-деплоя. Используй ВСЕГДА когда речь идёт о: SAM2, SAM3, Florence-2, LLaVA, Grounding DINO, OWLv2, YOLO-World, EdgeTAM — выбор модели, интеграция, pipeline, код; диффузионных моделях — UNet/DiT/Flow/Flux, schedulers, LoRA, AMP, ZeRO/FSDP, text encoders (CLIP/Qwen), VAE, CFG; GPU-деплое — MIG, MPS, torch.compile, TorchAO, Triton, memory optimization, два инстанса на H100; open-vocab сегментации и phrase grounding; part-level labeling и instance masks из текстового промпта; замене/fusion текст-энкодеров; fine-tune/LoRA/DreamBooth диффузионных моделей. Триггеры: SAM, Florence, LLaVA, Grounding DINO, YOLO-World, diffusion, UNet, DiT, Flux, LoRA, scheduler, guidance_scale, VAE, CLIP embeddings, Qwen embedder, MIG, MPS, TorchAO, Triton inference, сегментация по тексту, instance masks, open-vocab detection, text-conditioned segmentation. Do NOT use for pure diffusion-only work without a VLM/segmentation component —
diffusion-engineering
Практическая инженерия диффузионных моделей: архитектуры, обучение, инференс, оптимизация памяти. Использовать при любых задачах с диффузионными моделями: проектирование или модификация архитектуры (UNet/DiT/Flow/Flux), выбор и настройка schedulers/samplers, дообучение (LoRA/DreamBooth/full fine-tune), оптимизация памяти (AMP/checkpointing/ZeRO/FSDP/quantization), замена или fusion текст-энкодеров (CLIP/Qwen), работа с Diffusers, отладка диффузионных пайплайнов, оценка качества (FID/CLIPScore/LPIPS), latent diffusion, VAE, guidance/CFG, rectified flow, Stable Diffusion, SDXL, Flux. Также применять при вопросах про GPU-память при обучении генеративных моделей, text-to-image пайплайны, ControlNet, multi-encoder fusion, WebDataset. Do NOT use for writing FLUX.2 Klein generation prompts (use flux2-klein-prompting) или для FLUX.2 Klein / Qwen-Edit LoRA-тренинга и edit-LoRA (use flux2-lora-training); это общая диффузионная инженерия, не специфика FLUX.2 Klein.
diffusion-engineering
Практическая инженерия диффузионных моделей: архитектуры, обучение, инференс, оптимизация памяти. Использовать при любых задачах с диффузионными моделями: проектирование или модификация архитектуры (UNet/DiT/Flow/Flux), выбор и настройка schedulers/samplers, дообучение (LoRA/DreamBooth/full fine-tune), оптимизация памяти (AMP/checkpointing/ZeRO/FSDP/quantization), замена или fusion текст-энкодеров (CLIP/Qwen), работа с Diffusers, отладка диффузионных пайплайнов, оценка качества (FID/CLIPScore/LPIPS), latent diffusion, VAE, guidance/CFG, rectified flow, Stable Diffusion, SDXL, Flux. Также применять при вопросах про GPU-память при обучении генеративных моделей, text-to-image пайплайны, ControlNet, multi-encoder fusion, WebDataset. Do NOT use for writing FLUX.2 Klein generation prompts (use flux2-klein-prompting) или для FLUX.2 Klein / Qwen-Edit LoRA-тренинга и edit-LoRA (use flux2-lora-training); это общая диффузионная инженерия, не специфика FLUX.2 Klein.