Учебная DDPM-модель, дообученная для безусловной генерации изображений 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
donglab/ddpm-celebahq-finetuned-butterflies-2epochs — модель генерации изображений безусловной диффузией, опубликованная под лицензией MIT. Карточка называет её примером дообученной модели для учебного курса по диффузионным моделям; пример использования загружает её как DDPMPipeline и генерирует изображение без текстового запроса.
Модель предназначена для генерации изображений бабочек и учебных экспериментов с диффузионными моделями. В README указано дообучение в течение двух эпох на базе CelebA-HQ; архитектурное семейство — DDPM. Карточка не сообщает размер модели, контекст или поддерживаемые языки.
Карточка содержит лишь краткий учебный пример и не приводит оценок качества или подробностей обучения; указано только дообучение в течение двух эпох.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Describe your model here
from diffusers import DDPMPipeline
pipeline = DDPMPipeline.from_pretrained('donglab/ddpm-celebahq-finetuned-butterflies-2epochs')
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.