This model has been pushed to the Hub using the PytorchModelHubMixin integration:
Характеристики
- Лицензия
- MIT
- Базовая модель
- sdxl-turbo
- Опубликована
- 28 окт 2024
Ссылки
VINE-R-Enc
Дообученная на базе SDXL-Turbo модель для преобразования изображений в задачах image-to-image.
2 255скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 окт 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
Shilin-LU/VINE-R-Enc — модель преобразования изображений, опубликованная на Hugging Face. Она дообучена на основе stabilityai/sdxl-turbo и предназначена для задач image-to-image. В метаданных указаны формат safetensors, связь с датасетом BleachNick/UltraEdit и лицензия MIT.
Карточка не раскрывает конкретный способ преобразования изображений, архитектурные детали, размер модели, настройки контекста или условия применения. Метаданные указывают английский язык, но модель работает с изображениями; сведений о текстовом вводе или генерации текста нет. README содержит только техническую заметку о публикации через интеграцию PytorchModelHubMixin.
Сценарии применения
- преобразование входного изображения
- редактирование изображений с помощью модели image-to-image
- эксперименты с дообученной версией SDXL-Turbo
Ограничения
Карточка не описывает конкретные возможности преобразования, качество результатов или ограничения модели; назначение приходится выводить только из pipeline_tag и связи с базовой моделью.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934моделиII.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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Модели «картинка → картинка» пока не запускаются.
- Ревизия весов
- 0c25568