Usuario pregunta sobre las leyes de escalado para el entrenamiento de modelos de difusión latente

Un usuario en los foros de Hugging Face está buscando información sobre las leyes de escalado para entrenar un modelo de difusión latente. Actualmente está entrenando un modelo de 430M parámetros con aproximadamente 2 millones de imágenes y está considerando si aumentar los parámetros o disminuir el número de imágenes para mejorar la calidad. El usuario señala que los modelos Stable Diffusion tenían alrededor de 860M parámetros, que es la mitad de su conteo actual de parámetros, y se pregunta si escalar los parámetros hacia arriba es el enfoque correcto.