Учебная диффузионная модель для безусловной генерации изображений 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
Это диффузионная модель, опубликованная chachazhang как Unit 1 курса Diffusion Models Class. Она создаёт изображения бабочек без текстового запроса; карточка показывает запуск через DDPMPipeline из библиотеки Diffusers. Модель распространяется в форматах Diffusers и Safetensors по лицензии MIT.
Модель предназначена для генерации милых изображений бабочек и учебных экспериментов с безусловной генерацией изображений. В карточке не приведены сведения о размере модели, разрешении, контексте, языках или оценках качества.
Модель предназначена для изображений бабочек и не принимает текстовые подсказки. Карточка не сообщает об оценках качества и ограничениях применимости.
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('chachazhang/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.