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Sperid Labs가 공개한 30억(3B) 파라미터 픽셀 공간 디퓨전 트랜스포머다. VAE나 잠재 공간을 거치지 않고 모든 픽셀을 모델이 직접 생성하므로 손실 압축 잠재 표현에서 생기는 디테일 손실이 없다는 점을 설계 목표로 둔다. 텍스트-이미지 생성 모델이면서, 같은 사전학습 백본을 구조 변경 없이 미세조정해 단안 깊이 추정과 4배 이미지 복원·업스케일링까지 수행한다. 저장소는 DINOv2 같은 비전 파운데이션 모델의 대안으로 생성 사전지식(generative prior)을 탐구한다고 밝힌다. 4스텝으로 증류한 Iris-3B Turbo는 H100 한 장에서 1024×1024 이미지를 약 0.7초에 생성한다. 논문, 가중치, 학습·미세조정·증류 코드, Gradio 데모를 함께 공개했으며 라이선스는 Apache 2.0이다.
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