<h2 id="description-(english)">🇬🇧 Description (English)</h2>This is not just another style overlay born from a numbers race. This is a fundamental attempt to answer one question: how deeply can a neural network learn an artist? Where Rank 32 learns surface style and Rank 128 learns basic technique, Rank 512 captures the hand, the gesture, and the physical flow of the brushstroke.Trained on a premium, meticulously curated dataset of 360 images without any text captions. This allowed the UNet to entirely bypass prompt interference with geometry and focus strictly on light propagation. It acts as a "lighting director" for your SDXL base checkpoint. Instead of casting flat digital gradients, it forces light to pierce through the density of water, refract on the edges of broken ice, and create deep internal luminescence.<h3 id="tech-stack-and-hardware:">🛠 Tech Stack &amp; Hardware:</h3><ul><li>Development: Orakul Studio.</li><li>Hardware: Trained with zero compromises and no quantization on an RTX 4090 system.</li><li>Memory Management: Double-buffered async CUDA memory manager.</li><li>Precision: Forced bf16 precision handling 6.24 billion trainable parameters.</li><li>Stack: Protocol Oracle-60 (Hardware FP8) and the legendary Full 8-bit Stack.</li></ul><h2 id="(ukrayina)">(Україна)</h2>Це не просто черговий стилістичний оверлей, створений радигонки для цифр. Це фундаментальна відповідь на питання: наскільки глибоко нейросеть здатна переняти руку художника? У той час, як Ранг 32 виявляє лише загальні контури стилю, а Ранг 128 базову техніку, Ранг 512 виявляє саму жорсткість, рух кісти та фізичний розподіл пігменту.Модель навчена на преміальному, ретельно очищеному наборі даних із 360 зображень. Повний відмова від текстових капшенів дозволить блоку UNet не мусорити в геометричній базовій моделі, а повністю сосредоточиться на головному на тому, як світ пронизує простір. Це справжній «режиссер по світу» для вашого Stable Diffusion XL. Модель задає світло не просто падати на об'єкти, а фізично пробивати велику кількість води, перемикатися на кромках льда і створювати глибочайшу люмінесценцію всередині сцени.🛠 Технологічний стек (Backend &amp; Train):Студія розробки: Orakul Studio.Аппаратная база: Навчання велось без квантування і компромісів («No Quantization, No Compromise») на потужностях RTX 4090.Ядро архітектури: Асинхронний менеджер CUDA-пам'яті з подвійною буферизацією (Double Buffer).Точність: Принудительное форсування bf16-точності (6,24 млрд досліджуваних параметрів).Протоколи: апаратний Oracle-60 (Hardware FP8) і легендарний повний 8-розрядний стек.<h2 id="(russian)">(Russian)</h2>Это не просто очередной стилистический оверлей, созданный ради гонки за цифрами. Это фундаментальный ответ на вопрос: насколько глубоко нейросеть способна перенять руку художника? В то время как Ранг 32 усваивает лишь общие контуры стиля, а Ранг 128 базовую технику, Ранг 512 выучивает сам жест, движение кисти и физику распределения пигмента.Модель обучена на премиальном, тщательно очищенном датасете из 360 изображений. Полный отказ от текстовых капшенов позволил блоку UNet не мусорить в геометрию базовой модели, а полностью сосредоточиться на главном на том, как свет пронизывает пространство. Это настоящий «режиссер по свету» для вашего Stable Diffusion XL. Модель заставляет свет не просто падать на объекты, а физически пробивать толщу воды, преломляться на кромках льда и создавать глубочайшую люминесценцию изнутри сцены.<h3 id="tehnologicheskij-stek-(backend-and-train):">🛠 Технологический стек (Backend &amp; Train):</h3><ul><li>Студия разработки: Orakul Studio.</li><li>Аппаратная база: Обучение велось без квантования и компромиссов («No Quantization, No Compromise») на мощностях RTX 4090.</li><li>Ядро архитектуры: Асинхронный менеджер CUDA-памяти с двойной буферизацией (Double Buffer).</li><li>Точность: Принудительное форсирование bf16-прецизии (6.24 млрд обучаемых параметров).</li><li>Протоколы: апаратный Oracle-60 (Hardware FP8) и легендарный Full 8-bit Stack.</li></ul>⚙️ Golden Inference Parameters / Recommended Settings:⚠️ IMPORTANT / HIGHLY RECOMMENDED:Generate exclusively in the native 1024x1024 square. The model was baked pixel-for-pixel for this Attention Map geometry. When attempting to stretch the frame to 16:9 at high resolutions, the heavy 512-rank sensor will conflict with the stock image, turning the image into a burnt-out clip art. All the magic of deep, transparent light and museum-quality textures works 100% only in a square!Resolution: 1024 x 1024 (Strictly!)Sampling Steps: 50 (Less will result in blur, more is unnecessary)CFG Scale: 2.0 (A low CFG allows the scene to breathe and reduces digital contrast)LoRA Weight: 0.07CLIP Weight: 0.07Sampler: DPMPP 3M SDE GPU + Karras scheduler

Files with SHA256: 56b12cdcfd8a0e85624786f635da545168d2379889b532411148ee87e9989401