Usage
from diffusers import DDPMPipeline
pipeline = DDPMPipeline.from_pretrained('dlcvproj/sd-test')
image = pipeline().images[0]
image
sd-test
Модель dlcvproj/sd-test предназначена для генерации изображений и запускается через библиотеку diffusers.
39скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 мая 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Изображения» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
dlcvproj/sd-test — модель для генерации изображений, размещённая пользователем dlcvproj на Hugging Face. Метаданные относят её к задаче text-to-image и указывают форматы Diffusers, PyTorch и safetensors; README показывает загрузку через библиотеку diffusers с помощью DDPMPipeline и генерацию изображения без текстового запроса. Данных о разработчике архитектуры, размере модели, обучающих данных, языках и лицензии в доступных источниках нет.
Сценарии применения
- генерация изображений с помощью diffusers
Ограничения
README демонстрирует генерацию без текстового запроса, поэтому пригодность модели для управления результатом текстовыми промптами не подтверждена. Лицензия и характеристики модели в доступных данных не приведены.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модельI.10Универсальные способностиВидео, анимация и 3DAI помогает создавать, анализировать и преобразовывать динамический визуальный контент и 3D-сцены.18 задач3 279моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Ревизия весов
- 9fbb4b5