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 диффузионная модель из учебного проекта Unit 1 of the Diffusion Models Class, опубликованная пользователем dinyy9911. Она предназначена для безусловной генерации изображений милых бабочек: модель создаёт изображение без текстового запроса. Для запуска карточка предлагает библиотеку Diffusers и конвейер DDPMPipeline; веса представлены в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии MIT.
Модель подходит для генерации декоративных изображений бабочек и учебных экспериментов с диффузионной генерацией. Карточка не приводит сведений о размере модели, разрешении изображений или данных обучения.
Модель ориентирована на изображения бабочек и не принимает текстовые запросы для управления содержанием. В карточке не описаны размер модели, разрешение изображений и обучающие данные.
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('dinyy9911/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.