Характеристики

Лицензия: CreativeML OpenRAIL-M
Библиотека: diffusers
Опубликована: 28 фев 2023

Ссылки

xtracolor.v11

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Модель Diffusers для генерации цветных изображений по текстовым промптам, полученная слиянием нескольких моделей и LoRA.

40скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены28 фев 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Изображения» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели сгенерируют результат по каждой задаче. Опубликованный тест появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

xtracolor.v11 — модель генерации изображений по текстовому описанию, опубликованная AIARTCHAN в формате Diffusers. По README, это результат слияния моделей PowerColor v1, Orange2 и Dalcefo с LoRA Niji Journey; доступны исходный вариант и файлы Safetensors, включая версию FP16. Рекомендации автора включают 30 шагов генерации, сэмплер DPM++ 2M Karras, CFG 9 и размеры 512×768 или 768×512.

Модель предназначена для создания цветных изображений по промптам. В README приведены настройки генерации и упомянуто использование апскейлера; базовая модель и поддерживаемые языки отдельно не указаны. Лицензия репозитория — CreativeML OpenRAIL-M, условия использования следует сверять с её текстом и ограничениями.

Сценарии применения

создание иллюстраций по текстовому описанию
генерация цветных изображений с проработанными деталями
подготовка изображений для последующего апскейлинга

Ограничения

Рекомендации README рассчитаны на изображения размером 512×768 или 768×512 и не гарантируют качество при других настройках. README не описывает языковую поддержку и точную базовую архитектуру модели.