/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Библиотека
ganlive
Опубликована
6 окт 2026

ganlive-amber

Генерация изображенийТекст → изображение

FastGAN для быстрой генерации изображений мест, предметов и текстур и создания управляемых живых визуальных эффектов.

0скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены9 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

ganlive-amber — генеративная модель FastGAN, созданная автором репозитория gustavecortal и обученная на 5 469 его фотографиях мест, предметов и текстур. Она генерирует изображения без текстового запроса с разрешением 1536×1024 и соотношением сторон 3:2; латентное пространство имеет размерность 256.

Модель предназначена для создания визуальных материалов и живых визуальных эффектов. Её можно запускать в браузере с поддержкой WebGPU или в настольном приложении ganlive, управляя генерацией вручную, через MIDI или по ударным инструментам. Автор сообщает о скорости 150 кадров/с на Intel Arc A770 в Edge и 177 кадров/с в настольном приложении.

Для работы используются FastGAN и ganlive; веса модели представлены в формате PyTorch и в файлах движка ganlive. Модель распространяется по лицензии MIT. Генерация не управляется текстовыми подсказками, а результаты ограничены тематикой и визуальным стилем обучающих фотографий.

Сценарии применения

  • создание изображений мест, предметов и текстур без текстового запроса
  • генерация живых визуальных эффектов для VJ-сетов
  • управление генерацией изображений с MIDI-контроллера
  • управление визуализацией в такт ударным инструментам
  • создание визуальных материалов с разрешением 1536×1024

Ограничения

Модель не принимает текстовые запросы; изображения отражают тематику и стиль обучающего набора из фотографий мест, предметов и текстур. Для запуска в браузере требуется WebGPU.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ganlive-amber

ganlive-amber is a 1536×1024 FastGAN trained on 5,469 of my photographs. Play it in your browser with WebGPU, by hand, with MIDI, or from drums. Nothing to install: it downloads once and runs on your graphics card.

Eight images generated by ganlive-amber, a 1536×1024 FastGAN trained on photographs of places, objects and textures

ganlive

ganlive explores a GAN's latent space in real time, with dials derived automatically and played by hand, with MIDI, or from drums. It plays FastGAN and StyleGAN2 models.

Use

Open the player in a browser with WebGPU, such as a current Chrome, Edge, Firefox or Safari, and choose amber. It plays engine/program.json and engine/weights.bin from this repository, which ganlive convert wrote from amber.pt.

To play it in ganlive's desktop app instead, install it as its user guide describes, then:

uv run --no-sync hf download gustavecortal/ganlive-amber --local-dir runs/amber
uv run --no-sync ganlive play --checkpoint runs/amber --console --no-audio --no-midi

Model

  • Architecture: FastGAN with a 256-wide latent, output at 1536×1024 (3:2).
  • Training: gantrain.
  • Speed: on a $350 Intel Arc A770, 150 fps in Edge, and 177 fps in the desktop app.
  • Sibling: ganlive-lichen, trained on the same photographs at 3072×2048.

Training data

5,469 of my own photographs of places, objects and textures.

License

MIT

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · ganlive

Нельзя запустить

Безусловная генерация изображений пока не поддерживается.

Ревизия весов
5b4cc61

0 моделей