/ Модель

Характеристики

Параметры
6,3 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
ezfgraphic · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
22 сен 2026

EZFGraphic

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

EZFGraphic — экспериментальная компактная модель OpenRussianAI для генерации изображений по текстовому описанию.

110скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 сен 2026

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

EZFGraphic — небольшая модель OpenRussianAI для генерации изображений по текстовому запросу. Репозиторий содержит пример модели с архитектурой EZFGraphic; в метаданных указано 6,3 млн параметров и форматы PyTorch и ONNX. Модель предназначена для преобразования текстовых описаний в изображения.

Модель опубликована под лицензией MIT. В карточке указана связь с набором данных OpenRussianAI/EZF-Dataset-Image. Описание не приводит сведений о качестве генерации, поддерживаемых языках или длине контекста.

Сценарии применения

  • создание изображения по короткому текстовому описанию
  • эксперименты с генерацией изображений из текста
  • тестирование конвейера text-to-image в PyTorch или ONNX

Ограничения

Карточка не описывает качество генерации, поддерживаемые языки запросов и длину контекста; небольшой размер модели указывает на ограниченные возможности по сравнению с крупными генераторами изображений.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

EZFGraphic

An example model of EZFGraphic, Txt2Img generate

Usage

import torch
from PIL import Image
from transformers import AutoModel
from huggingface_hub import hf_hub_download
from tokenizers import Tokenizer

model = AutoModel.from_pretrained("OpenRussianAI/ezfgraphic", trust_remote_code=True).eval()
tok = Tokenizer.from_file(hf_hub_download("OpenRussianAI/ezfgraphic", "tokenizer.json"))

def generate(text, ctx=32):
    ids = tok.encode(text).ids[:ctx]
    ids = ids + [0] * (ctx - len(ids))
    with torch.no_grad():
        pixels = model(torch.tensor([ids]))
    return (pixels[0] * 0.5 + 0.5).clamp(0, 1)

img = generate("нарисуй красный круг на тёмном фоне")
img_np = (img.permute(1, 2, 0).numpy() * 255).astype("uint8")
Image.fromarray(img_np).save("output.png")

MIT

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Генеративная модель выложена не в формате diffusers.

Класс архитектуры
EZFGraphic
Ревизия весов
5ac8bab

0 моделей