Учебная диффузионная модель 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
Это диффузионная модель, созданная Jim1892 в рамках учебного курса по diffusion-моделям. Она предназначена для безусловной генерации изображений милых бабочек: при запуске через DDPMPipeline из библиотеки Diffusers модель создаёт изображение без текстового запроса. Весы опубликованы в формате Diffusers и safetensors; лицензия — MIT.
Модель подходит для экспериментов и демонстраций генерации изображений на тематическом наборе бабочек. Размер, разрешение изображений и языки в карточке не описаны. Как учебная модель узкой тематики, она не предназначена для генерации изображений по произвольным текстовым запросам.
Модель ориентирована на изображения бабочек и не предназначена для управления результатом текстовым запросом. В README не приведены сведения о разрешении изображений и качестве генерации.
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('Jim1892/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.