DDPM-модель для безусловной генерации изображений новых, изменённых покемонов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
adarksky/pokemon-DDPM — модель на основе Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM), распространяемая в формате Diffusers и предназначенная для безусловной генерации изображений покемонов с изменёнными вариантами внешности. Для запуска используется DDPMPipeline из библиотеки Diffusers: модель генерирует изображение без текстового запроса. В карточке указан датасет huggan/pokemon и лицензия MIT. Размер модели, число параметров и длина контекста не указаны; контекст для генерации изображений неприменим.
Модель предназначена для генерации изображений покемонов и не принимает текстовые запросы для управления результатом. Автор отмечает, что качество сгенерированных вариантов невысокое.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Ref. Denoising Diffusion Probabilistic Models
Model for generating new mutated pokemons! (lame though 🥲)
from diffusers import DDPMPipeline
pipeline = DDPMPipeline.from_pretrained('adarksky/pokemon-DDPM')
image = pipeline().images[0]
image
Use diffusers==0.30.2
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · diffusers
Безусловная генерация изображений пока не поддерживается.