/ Модель

Характеристики

Размер весов
5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
diffusers
Опубликована
24 авг 2024

yoso-delight-v0-4-base

Преобразование изображенийИзображение, текст → изображение3 профессии

StableDelight удаляет зеркальные блики с изображений, помогая восстановить скрытые текстуры.

502скачиваний за 30 дней17лайковвеса обновлены26 сен 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

StableDelight — модель преобразования изображений из репозитория Stable-X, представленная в формате Diffusers. Она предназначена для удаления зеркальных отражений с фотографий, чтобы проявить скрытые под ними текстуры. Карточка связывает модель с работой «StableDelight: Revealing Hidden Textures by Removing Specular Reflections» и отсылает к GitHub-репозиторию за инструкциями по использованию.

Модель распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Данных о размере, архитектурных деталях, языковой поддержке и ограничениях качества в доступной карточке нет.

Сценарии применения

  • удаление бликов и зеркальных отражений с фотографий
  • восстановление видимости текстур на отражающих поверхностях
  • подготовка изображений с бликами к дальнейшему анализу

Ограничения

Доступный README не описывает ограничения качества, поддерживаемые типы изображений или параметры инференса.

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

Model Card for StableDelight

This repository contains the weights of StableDelight: Revealing Hidden Textures by Removing Specular Reflections.

Usage

See the Github repository: https://github.com/Stable-X/StableDelight regarding installation instructions.

The model can then be used as follows:

import torch
from PIL import Image

# Load an image
input_image = Image.open("path/to/your/image.jpg")

# Create predictor instance
predictor = torch.hub.load("Stable-X/StableDelight", "StableDelight_turbo", trust_repo=True)

# Apply the model to the image
delight_image = predictor(input_image)

# Save or display the result
delight_image.save("output/delight.png")

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · diffusers

Нельзя запустить

Модели «картинка → картинка» пока не запускаются.

Ревизия весов
a06a968

0 моделей