Um usuário nos fóruns do Hugging Face está buscando informações sobre as leis de escalonamento para treinar um modelo de difusão latente. Atualmente, ele está treinando um modelo com 430M parâmetros em aproximadamente 2 milhões de imagens e está considerando se deve aumentar os parâmetros ou diminuir a contagem de imagens para melhorar a qualidade. O usuário observa que os modelos Stable Diffusion tinham cerca de 860M parâmetros, que é metade da contagem atual de parâmetros dele, e se pergunta se escalar os parâmetros para cima é a abordagem correta.