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
Это модель диффузии для безусловной генерации изображений милых бабочек. Она создана как учебная работа в рамках курса Diffusion Models Class и распространяется в формате Diffusers с весами Safetensors; для генерации карточка предлагает использовать DDPMPipeline из библиотеки Diffusers.
Модель предназначена для создания изображений бабочек без текстового запроса. В метаданных указана лицензия MIT. Размер модели, разрешение изображений, поддерживаемые языки и дополнительные характеристики качества не сообщаются.
Модель рассчитана на генерацию изображений бабочек и не принимает текстовые запросы для управления результатом.
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('daishan986/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.