Skip to content

Calibri

Basic

Development line: project:calibri · thread calibri
Last event: 2026-03-29 · 1 dated since 2026-03-29 · Researched: 2026-09-05 · confidence: high

What it is

Calibri: open-source метод калибровки Diffusion Transformer для разработчиков text-to-image пайплайнов. — добавляет коэффициенты на выходах блоков DiT; — подбирает их CMA-ES по reward-модели; — поддерживает FLUX.1-dev, Stable Diffusion 3.5 и Qwen-Image. Лимит: готовые веса опубликованы только для FLUX.1-dev и Qwen-Image; официального hosted inference нет. Вывод: это инструмент для ускорения и настройки существующей DiT-модели, не новая базовая модель.

Development line

  • 2026-03-29 — Calibri project resources became publicly discoverable. 12B v-gen-ai/flux-calibri-gates и 20B v-gen-ai/qwen-calibri; статья была впервые отправлена в arXiv 2026-03-25.

What changed

2026-03-29 — появились две готовые BF16-модели Calibri: 12B v-gen-ai/flux-calibri-gates и 20B v-gen-ai/qwen-calibri; статья была впервые отправлена в arXiv 2026-03-25. 2026-04-13 — опубликованы открытые calibration weights для FLUX.1-dev и Qwen-Image. 2026-07-29 — статья обновлена до arXiv v2; репозиторий не описывает отдельный новый runtime-релиз для этой редакции.

How to use this

From 2026-03-29, practitioners should use the linked project page, repository, and Hugging Face collection as the starting points for evaluating Calibri; exact version and usage guidance remain unverified.

  1. Для готовой генерации с FLUX загрузите v-gen-ai/flux-calibri-gates через Diffusers в BF16 на CUDA и используйте 15 шагов, guidance scale 3.5 и базовое разрешение 512×512. — https://huggingface.co/v-gen-ai/flux-calibri-gates
  2. Для готовой генерации с Qwen используйте v-gen-ai/qwen-calibri с указанным в model card custom pipeline; стартовые параметры — 15 шагов, true_cfg_scale=4.0, 512×512. — https://huggingface.co/v-gen-ai/qwen-calibri
  3. Для собственной калибровки клонируйте репозиторий, создайте окружение через uv sync, запустите нужный reward server и стартуйте CMA-ES через Accelerate с конфигурацией из configs/calibri.py. — https://github.com/v-gen-ai/Calibri

Best practices

  • Начинайте с опубликованных весов и их штатных параметров, а не с обучения: для FLUX карточка задаёт 15 шагов, guidance scale 3.5 и 512×512. — https://huggingface.co/v-gen-ai/flux-calibri-gates
  • При обучении сначала поднимите HPSv3 или Q-Align reward server; основной training script без выбранной reward-службы не является воспроизводимым запуском. — https://github.com/v-gen-ai/Calibri
  • Выбирайте гранулярность поиска по задаче: block scaling около 57 параметров, layer scaling около 76, gate scaling около 114. — https://github.com/v-gen-ai/Calibri
  • Проверяйте калибровку на своём validation dataset: запуск inference без --prompt генерирует валидационные изображения и считает reward-метрики. — https://github.com/v-gen-ai/Calibri

Superseded by this

  • 2026-04-13 — для FLUX.1-dev и Qwen-Image устарело предположение, что Calibri можно получить только через самостоятельную CMA-ES-калибровку: опубликованы готовые calibration weights.
  • 2026-07-29 — arXiv v1 от 2026-03-25 заменён редакцией v2; содержание изменений между версиями в просмотренных источниках не раскрыто.

Still unknown

  • event_findings: 2026-03-29 — Hugging Face collection, updated 2026-03-27, уточняет, что релиз состоял из v-gen-ai/flux-calibri-gates (12B) и v-gen-ai/qwen-calibri (20B); arXiv v1 датирован 2026-03-25. Источники: https://huggingface.co/collections/v-gen-ai/calibri-models; https://arxiv.org/abs/2603.24800.
  • new_events: 2026-04-13 — открыты calibration weights для FLUX.1-dev и Qwen-Image. Источник: https://github.com/v-gen-ai/Calibri.
  • new_events: 2026-07-29 — arXiv v2 обновил статью; просмотренная запись не даёт списка содержательных различий с v1. Источник: https://arxiv.org/abs/2603.24800.
  • Автогенерируемый фрагмент Diffusers в карточке Qwen отличается от отдельного раздела Guide to run: второй указывает makriot/qwen-calibri, custom_pipeline и trust_remote_code=True. Нельзя подтвердить по просмотренным источникам, какой из двух путей сейчас является каноническим.

Sources

source title read
https://v-gen-ai.github.io/Calibri-page/ Calibri: Parameter-Efficient Calibration of Diffusion Transformers 2026-09-05
https://github.com/v-gen-ai/Calibri v-gen-ai/Calibri — official implementation and README 2026-09-05
https://huggingface.co/collections/v-gen-ai/calibri-models Calibri models — v-gen-ai Collection 2026-09-05
https://huggingface.co/v-gen-ai/flux-calibri-gates v-gen-ai/flux-calibri-gates model card 2026-09-05
https://huggingface.co/v-gen-ai/qwen-calibri v-gen-ai/qwen-calibri model card 2026-09-05
https://arxiv.org/abs/2603.24800 Calibri: Enhancing Diffusion Transformers via Parameter-Efficient Calibration 2026-09-05

Agent brief

  • Subject: project:calibri, thread calibri, 1 dated events 2026-03-29 → 2026-03-29.
  • Practical note: From 2026-03-29, practitioners should use the linked project page, repository, and Hugging Face collection as the starting points for evaluating Calibri; exact version and usage guidance remain unverified.
  • Confidence: high. Dated supersedes above are the authority for what is obsolete.