Учебная диффузионная модель для безусловной генерации изображений милых бабочек.
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
bharatd5533/sd-class-butterflies-32 — диффузионная модель, созданная как учебный проект для курса Diffusion Models Class. Она предназначена для безусловной генерации изображений милых бабочек: модель создаёт изображение без текстового запроса. Для запуска автор предлагает использовать DDPMPipeline из библиотеки Diffusers; веса доступны в форматах Diffusers и Safetensors. Модель распространяется по лицензии MIT.
Модель ориентирована на эксперименты с генерацией изображений бабочек и изучение диффузионных моделей. Карточка не сообщает размер модели, разрешение выходных изображений или подробности обучающих данных. Она создаёт изображения и не предназначена для генерации по текстовому описанию.
Модель генерирует изображения без текстового управления и ориентирована на изображения бабочек; карточка не описывает разрешение и качество генерации.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is a diffusion model for unconditional image generation of cute 🦋.
from diffusers import DDPMPipeline
pipeline = DDPMPipeline.from_pretrained('bharatd5533/sd-class-butterflies-32')
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.