Description
Text encoder weights from Google's T5 model
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 5,8 млрд
- Размер весов
- 9,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- t5 · dense
- Опубликована
- 11 авг 2024
Ссылки
xflux_text_encoders
Веса текстового энкодера на основе Google T5 для кодирования подсказок в проектах FLUX.
301 тыс.скачиваний за 30 дней22лайкавеса обновлены12 авг 2024
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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
Это набор весов текстового энкодера T5, опубликованный XLabs AI для использования в проектах FLUX. Репозиторий содержит веса Google T5; модель предназначена для кодирования текстовых подсказок в составе конвейера генерации изображений, а не для самостоятельной генерации изображений.
В метаданных Hugging Face указаны архитектура T5EncoderModel, около 5,8 млрд параметров, английский язык и лицензия Apache-2.0. Данные карточки описывают только энкодер и не устанавливают длину контекста или его отдельные показатели качества. Хотя карточка размечена как text-generation, назначение весов — кодирование текста.
Сценарии применения
- кодирование текстовой подсказки в конвейере FLUX
- подготовка текстового представления для генерации изображений FLUX
- загрузка T5-энкодера в совместимый проект на Transformers
Ограничения
Репозиторий предоставляет только текстовый энкодер, а не полный конвейер генерации изображений; его следует использовать как компонент совместимой системы. Карточка не сообщает длину контекста или отдельные оценки качества.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модельII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
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
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- T5EncoderModel
- Ревизия весов
- 5ce032c