/ Модель

Характеристики

Лицензия
GPL 3.0
Опубликована
11 мар 2024

Proteus-RunDiffusion

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Модель RunDiffusion на базе Stable Diffusion XL для генерации изображений по текстовым промптам в разных художественных стилях.

732скачиваний за 30 дней71лайквеса обновлены28 мар 2024

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

Proteus-RunDiffusion — модель генерации изображений по текстовому описанию от команды RunDiffusion. Она основана на архитектуре Stable Diffusion XL и доступна в формате Diffusers с весами PyTorch и Safetensors; в карточке указана лицензия GPL-3.0. Разработчики описывают её как эксперимент с переобучением CLIP, направленный на более гибкую интерпретацию запросов и генерацию изображений в разных художественных стилях, включая фотореализм.

Модель предназначена для создания изображений по текстовым промптам и художественных экспериментов. В README рекомендованы настройка CLIP −2, лёгкие негативные промпты и CFG около 8,5 для обычных запросов или 3,5 для более художественных результатов; также заявлена работа с широким диапазоном CFG. Авторы отмечают, что поведение отличается от других моделей и требует привыкания. Контекстные ограничения, размер модели и поддерживаемые языки в предоставленных данных не описаны.

Сценарии применения

  • создание художественных изображений по текстовому описанию
  • генерация фотореалистичных изображений
  • эксперименты с художественными стилями и жанрами
  • подготовка визуальных концепций по промптам

Ограничения

Авторы предупреждают, что модель ведёт себя иначе, чем другие генераторы изображений, и для эффективной работы потребуется привыкнуть к её особенностям. Рекомендации по настройкам являются ориентировочными и могут требовать подбора под конкретный запрос.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Introducing Proteus-RunDiffusion

https://discord.gg/EDQD3Zpwvc In the development of Proteus-RunDiffusion, our team embarked on an exploratory project aimed at advancing the capabilities of AI in art creation. Our journey, inspired by the broad achievements of models like Pony Diffusion v6 XL CLIP, led us to experiment with the CLIP architecture in novel ways. Through a serendipitous process of trial, error, and discovery, we developed a unique approach to retraining CLIP that we hadn't initially set out to achieve. This approach inadvertently unlocked new potentials in character recognition, natural language processing, and, most notably, the versatility of artistic expression.

https://rundiffusion.com/proteus-rundiffusion#view-generation-samples

The cornerstone of our discovery, which we refer to as "style unlocking," emerged unexpectedly. This breakthrough allows models that were previously limited to specific genres or styles, such as anime, to generate art across a broader spectrum, including high-fidelity photorealism. This was a result of our reimagined CLIP model's ability to interpret and understand prompts in ways that surpass the original boundaries of style and genre.

We have observed that this retraining has also led to significant improvements in handling CFG scaling, effectively broadening the range from 3 to 50 without the previous limitations or failures. This enhancement opens up new avenues for creative expression and technical reliability in AI-generated art.

In terms of usage, we recommend a CLIP setting of -2 along with a strategic use of light negatives for optimizing the artistic output of Proteus-RunDiffusion. The CFG setting can vary depending on the project, with 8.5 being ideal for standard requests and 3.5 for more artistic explorations. The model supports and encourages experimentation with various tags, offering users the freedom to explore their creative visions in depth.

Using Proteus-RunDiffusion: Expect a Different Experience

When you start using Proteus-RunDiffusion, be ready for it to behave differently from other AI art models you've used. It's been designed in a unique way, which means it will respond to your prompts and commands in its own style. This difference is part of what makes it special, but it also means there's a learning curve. You'll need some time to get familiar with how it works and what it can do. So, as you begin, keep an open mind and be prepared to adjust your approach.

Importantly, we want to clarify that our development of Proteus-RunDiffusion was inspired by existing works but does not directly incorporate or rework specific components from models like Pony Diffusion's CLIP. Our advancements are the result of our proprietary research and development efforts, aimed at enhancing the creative possibilities and compatibility across different AI art generation platforms.

There will be a upcoming Human Preference Study and Research Publication

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
d65461f

0 моделей