Учебная DDPM-модель для безусловной генерации изображений, опубликованная как пример тонкой настройки в курсе по диффузионным моделям.
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
Это контрольная точка DDPM, опубликованная пользователем ashwinstrikes для учебного примера по тонкой настройке моделей диффузии. Модель предназначена для безусловной генерации изображений: её можно загрузить через DDPMPipeline из библиотеки Diffusers и получить изображение без текстового запроса. В названии указаны CelebA-HQ и обучение на бабочках в течение двух эпох, однако карточка не описывает результаты и не подтверждает эти детали отдельно.
Модель распространяется в формате Diffusers с весами safetensors по лицензии MIT. Она принимает случайный шум и выдаёт изображение; языковая поддержка не применима. Это учебная модель, поэтому качество и область применения могут быть ограничены коротким дообучением и характеристиками обучающего набора.
В README модель обозначена как учебный пример с двумя эпохами дообучения; качество генерации и пригодность для практических задач не охарактеризованы.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Describe your model here
from diffusers import DDPMPipeline
pipeline = DDPMPipeline.from_pretrained('ashwinstrikes/Vizuara-ddpm-celebahq-finetuned-butterflies-2epochs')
image = pipeline().images[0]
image
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Безусловная генерация изображений пока не поддерживается.