LoRA-адаптер Anima для ускоренной генерации изображений по тексту за четыре шага.
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
Emerald7664/anima-turbo-4step — LoRA-адаптер для модели Anima, предназначенный для генерации изображений по текстовому запросу за четыре шага. Автор сообщает, что адаптер обучен с использованием DP-DMD и непрерывно-временной дистилляции; работа представлена в статье о градиентах при обучении на уменьшенных изображениях. Для воспроизведения автор рекомендует CFG=1.0, четыре шага и сэмплер er_sde. В репозитории есть файлы ONNX и safetensors; лицензия — Apache-2.0.
Адаптер обучен за 10 тысяч шагов и предназначен для ускоренной генерации на базе circlestone-labs/Anima. README также упоминает более новую версию anima_turbo_4step_v3.safetensors. Данных о качестве и поддерживаемых языках карточка не приводит; результат генерации зависит от базовой модели и настроек.
Для воспроизведения автор указывает CFG=1.0, четыре шага и сэмплер er_sde. Качество и перечень поддерживаемых языков в карточке не описаны.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Anima lora for turbo generation, implemented with DP-DMD and Continuous-Time Distillation paper.
This model is presented in the paper When does training on downscaled images yield the same gradients?.
Try new anima_turbo_4step_v3.safetensors
trained with 10k steps, 30h in single 5070ti using anima_lora
Reproducible by CFG=1.0, steps=4, er_sde sampler
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Генеративная модель выложена не в формате diffusers.