/ Модель

Характеристики

Размер весов
1 МБ
Лицензия
Apache 2.0
Опубликована
29 окт 2023

tiny-random-stable-diffusion

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

dg845/tiny-random-stable-diffusion — небольшая экспериментальная модель text-to-image, опубликованная пользователем dg845 на Hugging Face.

3 567скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 окт 2023

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

Она предназначена для генерации изображений по текстовому описанию через StableDiffusionPipeline и библиотеку Diffusers, а также для тестирования и демонстрации совместимости компонентов diffusion-пайплайна.

Модель распространяется в формате Safetensors, имеет около 18,5 тыс. параметров и тип данных F32. В карточке указана принадлежность к Stable Diffusion и поддержка текстового ввода с генерацией изображений; сведения о точной архитектуре отдельных компонентов, поддерживаемых языках, размере контекста и качестве генерации не приведены. Судя по названию и крайне малому числу параметров, это random или тестовая модель, поэтому она не предназначена для получения качественных изображений в продуктивных сценариях.

Лицензия — Apache-2.0. Модель можно загружать и запускать локально с Diffusers; карточка также содержит пример использования с PyTorch и аппаратным ускорением CUDA или MPS. Данные о специальных ограничениях, оценках качества и развертывании через Inference Providers не указаны.

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

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
af67c4f

0 моделей