/ Модель

Характеристики

Базовая модель
stable-diffusion-v1-5
Опубликована
25 авг 2025

finetune-of-stable-diffuson-on-Zappos-shoe-dataset

Генерация изображенийТекст → изображение

Дообученная Stable Diffusion v1.5 для генерации каталожных изображений обуви по текстовым запросам.

3скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 авг 2025

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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображения» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели сгенерируют результат по каждой задаче. Опубликованный тест 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 дообученная на наборе UT Zappos50K модель Stable Diffusion v1.5 для генерации изображений обуви по текстовым запросам. Репозиторий подготовлен для использования с Diffusers и содержит веса в формате safetensors.

Модель предназначена для создания каталожных изображений обуви с чистым фоном и единообразным кадрированием. Её можно применять для разработки концепций дизайна обуви, дополнения наборов изображений и подготовки визуальных материалов для электронной коммерции. В запросах можно задавать тип обуви, цвет, материал и ракурс.

Модель лучше всего работает с одним предметом обуви на простом фоне; сложные сцены и несколько объектов могут приводить к артефактам или менее реалистичным изображениям. Она не предназначена для генерации людей или изображений других предметов. Условия лицензии в предоставленных материалах не описаны.

Сценарии применения

  • создание каталожных изображений обуви на чистом фоне
  • визуализация концепций обувного дизайна
  • генерация изображений обуви для интернет-магазина
  • дополнение обучающего набора изображений обуви

Ограничения

Лучше всего подходит для одного предмета обуви на чистом фоне; сложные сцены и несколько объектов могут давать артефакты. Не предназначена для генерации людей или объектов, не связанных с обувью.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Finetuned Stable Diffusion for Shoe Image Generation

This repository hosts a finetuned Stable Diffusion model specialized in generating high-quality shoe images. The model is trained on the UT Zappos50K dataset, which consists of over 50,000 catalog-style shoe images with clean backgrounds.

Model Overview

  • Base model: Stable Diffusion (v1.4/v2, specify exact version)
  • Finetuned on the UT Zappos50K dataset of shoe images
  • Generates product-style shoe images with consistent framing and high detail
  • Ideal for concepting shoe designs, data augmentation, and e-commerce visual content

Usage

Install dependencies:

pip install diffusers transformers accelerate torch

Example Python code for inference:

import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline

model_id = "benisonjac/finetune-of-stable-diffuson-on-Zappos-shoe-dataset"

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.float16,
safety_checker=None,
use_safetensors=True
).to("cuda")

prompt = "studio product photo of a black leather ankle boot, side view, isolated on white background, high detail"
negative_prompt = "blurry, low resolution, watermark, deformed"

image = pipe(
prompt,
negative_prompt=negative_prompt,
guidance_scale=7.5,
num_inference_steps=30,
generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(42)
).images

image.save("generated_shoe.png")

Prompting Tips

  • Use phrases like "studio product photo," "isolated on white background," and "high detail" to emphasize the product catalog style.
  • Specify shoe type, color, material, and view angle to guide generation.
  • Use negative prompts such as "blurry," "watermark," and "deformed" to improve image clarity.

Dataset

The model is finetuned on the UT Zappos50K dataset, which contains over 50,000 images of shoes including boots, sandals, slippers, and more, all with consistent white backgrounds and catalog styling.

Limitations

  • Best suited for single shoe objects with clean backgrounds.
  • May produce artifacts or less realistic results for complex scenes or multiple objects.
  • Not intended for non-shoe or human image generation.
  • Safety checker disabled by default; use caution for downstream deployment.

License and Citation

Please adhere to the licensing terms of the base Stable Diffusion model and the UT Zappos50K dataset when using or redistributing this finetuned model.

If you use this model in your work, please cite the UT Zappos50K dataset and the Stable Diffusion original model.

Acknowledgements


Feel free to open issues for questions or improvement suggestions.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
4dea4cd

0 моделей