Пример дообученной DDPM-модели для безусловной генерации изображений бабочек.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель Dibyasha2023/ddpm-celebahq-finetuned-butterflies-2epochs — диффузионная модель безусловной генерации изображений, созданная как пример дообучения для второго блока курса по диффузионным моделям. Карточка показывает использование через DDPMPipeline библиотеки Diffusers: модель генерирует изображение без текстового запроса.
Название репозитория указывает на дообучение модели DDPM, связанной с CelebA-HQ, на изображениях бабочек в течение двух эпох. Веса доступны в формате Safetensors; лицензия — MIT. Карточка не сообщает размер модели, разрешение генерируемых изображений или языковую поддержку.
Модель обучалась всего две эпохи и представлена как учебный пример; качество и разнообразие генерации не описаны.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Describe your model here
from diffusers import DDPMPipeline
pipeline = DDPMPipeline.from_pretrained('Dibyasha2023/ddpm-celebahq-finetuned-butterflies-2epochs')
image = pipeline().images[0]
image
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Безусловная генерация изображений пока не поддерживается.