/ Модель

Характеристики

Размер весов
4,4 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
diffusers
Опубликована
20 янв 2025

yoso-normal-v1-8-1

Преобразование изображенийИзображение, текст → изображение3 профессии

StableNormal преобразует изображение в чёткую карту нормалей для задач обработки 3D-сцен.

3 503скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены20 янв 2025

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

StableNormal — модель на базе диффузии для создания карты нормалей по входному изображению. Репозиторий содержит веса StableNormal: Reducing Diffusion Variance for Stable and Sharp Normal; для работы используется библиотека Diffusers и конвейер YOSONormalsPipeline.

Модель предназначена для преобразования изображений в карты нормалей, которые можно использовать в задачах восстановления геометрии и обработки 3D-сцен. Веса доступны в формате Diffusers и Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • создание карты нормалей по изображению
  • оценка ориентации поверхностей в сцене
  • подготовка карт нормалей для графики и 3D-обработки

Ограничения

README не приводит количественные оценки качества, ограничения по входным изображениям или сведения о поддерживаемых языках.

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 StableNormal

This repository contains the weights of StableNormal: Reducing Diffusion Variance for Stable and Sharp Normal

Usage

See the Github repository: https://github.com/Stable-X/StableNormal 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("hugoycj/StableNormal", "StableNormal_turbo", trust_repo=True, yoso_version='yoso-normal-v1-8-1')
# Generate normal map using alpha channel for masking
normal_map = predictor(rgba_image, data_type="object")  # Will mask out background, if alpha channel is avalible, else use birefnet
# Apply the model to the image
normal_image = predictor(input_image)
# Save or display the result
normal_image.save("output/normal_map.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
4dd7d00

0 моделей