Учебная диффузионная модель для безусловной генерации изображений милых 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
JOWnr/sd-class-butterflies-32 — диффузионная модель из учебного курса по diffusion-моделям, предназначенная для безусловной генерации изображений милых бабочек. Она использует DDPMPipeline из библиотеки Diffusers и распространяется в формате Safetensors. Модель создаёт изображение без текстового запроса или другого условия. Лицензия — MIT.
Модель подходит для учебных демонстраций и генерации небольших изображений бабочек. В карточке не приведены сведения о размере модели, разрешении изображений или поддерживаемых языках. Специализация на одном классе объектов ограничивает её применимость за пределами изображений бабочек.
Модель специализирована на изображениях бабочек; карточка не сообщает о размере модели и разрешении генерируемых изображений.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is a diffusion model for unconditional image generation of cute 🦋.
from diffusers import DDPMPipeline
pipeline = DDPMPipeline.from_pretrained('JOWnr/sd-class-butterflies-32')
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.