Далѣе я обратил внимание на то обстоятельство, что в имени файла https://huggingface.co/InstantX/MiniMax-H3-Turbo-Lora-Diffusers/resolve/main/minimax_h3_turbo_4step_ckpt500_diffusers.safetensors?download=true фрагмент «ckpt500» говорит нам, что кодирован в нём промежуточный результат — очередной (а именно пятисотый) чекпойнт ещё не завершившагося, ещё продолжающагося процесса натренировывания LoRA.
О том же ещё яснѣе говорит на странице https://huggingface.co/InstantX/MiniMax-H3-Turbo-Lora-Diffusers абзац, словами «⚠️ Early prototype» начинающийся.
Между тѣмъ на странице https://huggingface.co/larryvrh/MiniMax-H3-Turbo-Lora предлагается уж и не прототип, а готовая LoRA даже не первой уж версии (v4), и с шестью сотнями шагов натренированности — а файл «minimax_h3_turbo_4step_ema_ckpt500.safetensors» упоминается там как ранний и мягкий вариант старой (первой) версии.
Оказывается, есть репозиторий https://github.com/noahark/minimax-h3-v100-deploy трёхнедѣльной давности (послѣднія коррективы туда вносили 29 сентября) о том, как эту LoRA заставить работать именно в stable-diffusion.cpp при помощи небольшого преобразования, скриптом на Пиѳонѣ совершающагося.
Оттуда я почерпнул здравую мысль о запуске stable-diffusion.cpp с параметром «--mmap» для того, чтобы не держать в RAM одновременно двѣ копіи модели (одну — неизбѣжно создаваемую операціонною системою в буфере чтения файла, а другую — копию, с которою работает нейросѣть), а расшарить сам буфер и довѣрить системе понимание того, когда его частично стирать для экономии RAM, когда заново читать с диска и проч.
Там же я увидал мрачное наблюдение насчёт того, что stable-diffusion.cpp не бранит LoRA за неподходящий формат, а молча не примѣняетъ. (Ужас.)
В той же репе рекомендуется 4—6 шагов не использовать: качество, дескать, на глаз видно, что невысокое.
Руководясь этими указаниями, я установил Python, сконвертировал LoRA, деинсталлировал Python, использовал LoRA и за семь шагов сгенерировал прилагаемую кошкодѣвочку.