Характеристики

Параметры: 1,4 млрд
Лицензия: CC BY-NC 4.0
Архитектура: vit · dense
Опубликована: 12 дек 2024

Ссылки

aesthetic-shadow-v2-backup

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

ViT-модель для оценки эстетического качества аниме-изображений и фильтрации изображений низкого качества в наборах данных.

556скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены12 дек 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

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.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Aesthetic Shadow V2 — модель NeoChen1024 для оценки эстетического качества аниме-изображений. Это визуальный трансформер ViT с 1,4 млрд параметров по метаданным; README указывает поддержку изображений размером 1024×1024 и описывает результат как оценку эстетической привлекательности изображения.

Модель предназначена для фильтрации изображений низкого качества в наборах данных и оценки визуальной цельности аниме-иллюстраций, включая детали и пропорции. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель улучшена относительно shadowlilac/aesthetic-shadow. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с указанием авторства и запрещающая коммерческое применение.

Оценка модели может быть неточной и не должна трактоваться как объективная характеристика работы художника. README также предупреждает, что модель может ошибочно классифицировать изображения.

Сценарии применения

оценка эстетической привлекательности аниме-иллюстраций
фильтрация низкокачественных изображений в наборе данных
сортировка аниме-изображений по визуальной цельности
оценивание деталей и пропорций аниме-арта

Ограничения

Оценки могут быть неточными и не являются объективной оценкой работы художника. Коммерческое использование не разрешено лицензией CC BY-NC 4.0.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Backup of shadowlilac/aesthetic-shadow-v2

DISCLAIMER: BECAUSE I HAVE CHANGED MY VIEW ON AI GENERATED "ART" AND THE CONSTANT ABUSE OF ARTISTS, I WILL BE SHUTTING DOWN THE MODEL INDEFINITELY ON DECEMBER 24TH.

Aesthetic Shadow V2

Aesthetic Shadow V2 is a 1.1b parameters visual transformer designed to evaluate the quality of anime images. It accepts high-resolution 1024x1024 images as input and provides a prediction score that quantifies the aesthetic appeal of the artwork. Leveraging cutting-edge deep learning techniques, this model excels at discerning fine details, proportions, and overall visual coherence in anime illustrations.

This is an improved model over the original shadowlilac/aesthetic-shadow

Before utilizing my Software, please check licensing conditions. If the license does not work for you, please contact me.

Disclosure

This model does not intend to be offensive towards any artist and may not output an accurate label for an image. A potential use case would be low quality images filtering on image datasets.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: ViTForImageClassification
Ревизия весов: 87b428d