GPT-2, обученная на тегах Danbooru для генерации тегов и подсказок к аниме-изображениям.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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
Danbooru Tag Generator — модель генерации текста на архитектуре GPT-2 от Fred Zhang. Она обучена в течение трёх эпох на 100 000 тегов изображений Danbooru с рейтингом up_score не ниже 3 и предназначена для генерации тегов и описаний в контексте аниме-арта. Модель связана с набором данных anime-prompts-180K; в репозитории доступны форматы PyTorch и ONNX, длина контекста — 1024 токена.
Модель может помогать составлять текстовые теги для аниме-изображений и формировать подсказки для генерации изображений. Карточка предупреждает, что исходный набор Danbooru не фильтрует материалы для взрослых, поэтому среди результатов могут встречаться NSFW-описания. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M.
Обучающие данные не фильтровались на NSFW-содержание, поэтому модель может генерировать теги с описаниями для взрослых. Контекст ограничен 1024 токенами.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Danbooru stores millions of tagged anime images, but it doesn't have a way to filter out NSFW content. This model was trained on 100,000 of these tags with up_score ≥ 3 for 3 epochs, so it's possible that some tags might contain NSFW descriptions. So, just be mindful of that. Thank you for your cooperation.
For details on data preprocessing, prompt engineering, and more, please see Fast Anime PromptGen. I used a very similar approach to train the Danbooru version.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…