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
Модель dogfish-thinker/sd-class-butterflies-64 — диффузионная модель безусловной генерации изображений, созданная как учебный проект для первого блока курса Diffusion Models Class. Она предназначена для создания изображений милых бабочек без текстового запроса; карточка показывает использование через DDPMPipeline из библиотеки Diffusers.
Модель распространяется в форматах Diffusers и safetensors по лицензии MIT. Размер модели, разрешение генерации и поддерживаемые языки в доступных данных не описаны; текстовый ввод для генерации не требуется.
Модель предназначена для узкой тематики бабочек и не поддерживает управление содержанием текстовыми запросами.
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('dogfish-thinker/sd-class-butterflies-64')
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.