Orbit 1.2 Image adalah model image-to-image yang dibangun di atas arsitektur pix2pix dengan optimasi khusus untuk berbagai tugas manipulasi gambar. Model ini memiliki 0.9 miliar parameter dan menggunakan tensor tipe FP16 untuk efisiensi komputasi tanpa mengorbankan kualitas hasil.
🛰️ Ringkasan
Nama Model: Orbit 1.2 Image
Base Model: pix2pix (Conditional GAN)
Jumlah Parameter: 0.9B
Tipe Tensor: FP16 (half precision)
Tugas Utama: Image-to-Image Translation
Framework: PyTorch / Hugging Face Diffusers
Model ini dirancang untuk mentransformasi gambar input menjadi output yang diinginkan berdasarkan kondisi tertentu (misalnya: pewarnaan, segmentasi ke foto realistis, atau perubahan gaya).
🧠 Arsitektur
Orbit 1.2 Image menggunakan arsitektur generator U-Net yang dimodifikasi dengan mekanisme attention dan normalisasi yang diadaptasi untuk menangani gambar resolusi tinggi secara efisien. Diskriminator juga ditingkatkan untuk memberikan umpan balik yang lebih baik selama pelatihan.
Generator: U-Net dengan skip connections + self-attention
Diskriminator: PatchGAN dengan spektral normalisasi
Fungsi Loss: Kombinasi L1 loss + Adversarial loss (GAN)
