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 из курса Diffusion Models Class, предназначенная для безусловной генерации изображений милых бабочек. В карточке показан запуск через DDPMPipeline из библиотеки Diffusers: модель создаёт изображение без текстового запроса. Репозиторий содержит веса в формате Diffusers и safetensors, лицензия — MIT.
Модель подходит для экспериментов и учебных примеров по генерации изображений. Карточка не сообщает размер модели, разрешение изображений, поддерживаемые языки или дополнительные ограничения.
Карточка описывает узкую тематику генерации бабочек; качество, разрешение и разнообразие результатов не уточняются.
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('desny-2025/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.