/ Модель

Характеристики

Лицензия
OpenRAIL++
Опубликована
10 фев 2025

SDXL-v1

Генерация изображенийТекст → изображение5 профессий

Дообученная на авторских изображениях модель Stable Diffusion XL для генерации и редактирования изображений по текстовым промптам.

67скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 мая 2025

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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображения» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели сгенерируют результат по каждой задаче. Опубликованный тест появится на этой странице.

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

DESSEP/SDXL-v1 — модель генерации и редактирования изображений по текстовым описаниям, разработанная Evgeniy Pantin на основе Stable Diffusion XL Base 1.0 от Stability AI. Это диффузионная модель в формате Diffusers с весами Safetensors; для текстового кодирования используются OpenCLIP-ViT/G и CLIP-ViT/L.

Модель предназначена для создания изображений по промптам и изменения изображений. Версия «a12» прошла 12 шагов дообучения на специально отобранных 80 изображениях; автор рекомендует использовать последнюю доступную версию репозитория. Основной язык промптов — английский. Лицензия CreativeML Open RAIL++-M разрешает коммерческое и некоммерческое использование с соблюдением её условий и ограничений.

Модель может плохо отображать читаемый текст, сложные пространственные композиции, лица и людей; автоэнкодер вносит потери. Она не предназначена для достоверного воспроизведения людей или событий, а результаты на других языках могут быть хуже. Обучающие изображения, согласно карточке, не содержали NSFW-данных.

Сценарии применения

  • создание иллюстраций по текстовому описанию
  • генерация концепт-артов и визуальных референсов
  • редактирование изображений по текстовым инструкциям

Ограничения

Модель может неточно рисовать текст, лица и людей, а также сложные композиции; автоэнкодер приводит к потере деталей. Она не рассчитана на достоверное изображение людей и событий, а промпты не на английском могут работать хуже.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DESSEP "SDXL-v1"(A) Model Card

This model card focuses on the model associated with the Stable Diffusion XL v1.0 model, codebase available here.

This card model belongs to the "A12" models and all subsequent versions of the "A" series.

It is recommended to use the latest version available in the repository.

Model Details

  • Developed by: Stability AI
  • Model type: Diffusion-based text-to-image generation model
  • Language(s): English
  • License: CreativeML Open RAIL++-M License
  • Model Description: This is a model that can be used to generate and modify images based on text prompts.

Malicious Use, and Out-of-Scope Use

  • You can use this model for both commercial and non-commercial purposes.
  • You have the right to improve, modify, and use this model within the limits specified in this license.

The model should not be used to intentionally create or disseminate images that create hostile or alienating environments for people. This includes generating images that people would foreseeably find disturbing, distressing, or offensive; or content that propagates historical or current stereotypes.

Out-of-Scope Use

The model was not trained to be factual or true representations of people or events, and therefore using the model to generate such content is out-of-scope for the abilities of this model.

Misuse and Malicious Use

Using the model to generate content that is cruel to individuals is a misuse of this model. This includes, but is not limited to:

  • Generating demeaning, dehumanizing, or otherwise harmful representations of people or their environments, cultures, religions, etc.
  • Intentionally promoting or propagating discriminatory content or harmful stereotypes.
  • Impersonating individuals without their consent.
  • Sexual content without consent of the people who might see it.
  • Mis- and disinformation
  • Representations of egregious violence and gore
  • Sharing of copyrighted or licensed material in violation of its terms of use.
  • Sharing content that is an alteration of copyrighted or licensed material in violation of its terms of use.

Limitations

  • The model does not always display legible text.
  • The model does not perform well on more difficult tasks which involve compositionality, such as rendering an image corresponding to “A red cube on top of a blue sphere”
  • Faces and people in general may not be generated properly.
  • The model was trained mainly with English captions and will not work as well in other languages.
  • The autoencoding part of the model is lossy

Training

Training Data

  • This version is based on stable-diffusion-xl-base-1.0 and has undergone 12 training steps on 80 specially selected images. After which the data set is changed.
  • The current name of the version is "a12". (OpenCLIP-ViT/G and CLIP-ViT/L) have not been changed.
  • © All images used in the training model belong to my studio, or have permission from the author to use in the training.
  • The training images were carefully selected and did not contain NSFW data. img

*Training plan for a dataset of 80 images. After completing 12 steps, the dataset is changed to prevent overtraining of the model.

img

Addition

The model's capabilities can be expanded using: LoRa, LyCORIS, HyperNetwork

NOTE

Any financial support, even a small one, will help speed up the model’s training process.

  • ETH: 0xD07C4bB4F8470dFA3B85dD972f9171B932Fcb165
  • BTC: 1iCZHQrmtodDcEjnhUpakBi9y7voRjzjs

*This model card was written by: Evgeniy Pantin

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
9a95f28

0 моделей