Экспериментальная диффузионная модель dohoney для безусловной генерации винтажных портретов.
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 экспериментальная модель безусловной генерации изображений, дообученная dohoney для Unit 2 курса по диффузионным моделям. Карточка показывает использование через DDPMPipeline из библиотеки Diffusers: модель генерирует изображение без текстового запроса. Название указывает на настройку для создания винтажных портретов в стиле набора CelebA-HQ; в README приведены параметры обучения: 4 эпохи, скорость обучения 1e-5 и накопление градиентов за 2 шага.
Модель распространяется в формате Diffusers с весами Safetensors по лицензии MIT. Данных о размере модели и разрешении изображений в карточке нет.
Это короткий учебный эксперимент с четырьмя эпохами дообучения; качество и разнообразие генерации в карточке не оценены.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
epoch=4; lr=1e-5; grad_accumulation_steps=2
from diffusers import DDPMPipeline
pipeline = DDPMPipeline.from_pretrained('dohoney/ddpm-celebahq-finetuned-Vintage-Faces-4epochs')
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.