/ Модель

Характеристики

Лицензия
CreativeML OpenRAIL-M
Опубликована
16 ноя 2022

artstation-diffusion

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Дообученная на изображениях ArtStation модель Stable Diffusion для создания концепт-арта и других изображений по текстовым описаниям.

21скачиваний за 30 дней94лайкавеса обновлены16 мая 2023

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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображения» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

artstation-diffusion v1.0 — латентная модель диффузии для генерации изображений по текстовому описанию, созданная автором репозитория hakurei на основе Stable Diffusion и дообученная на качественных изображениях с ArtStation. Модель рассчитана на генеративное искусство, концепт-арт и развлекательное использование; автор отмечает, что благодаря группировке обучающих примеров по соотношению сторон она хорошо генерирует изображения разных пропорций.

Модель принимает текстовые запросы на английском языке и выдаёт изображения. Репозиторий использует формат Diffusers/PyTorch. Лицензия — CreativeML Open RAIL-M, условия которой следует учитывать при использовании и распространении результатов.

Сценарии применения

  • создание концепт-арта персонажей по текстовому описанию
  • генерация иллюстраций в эстетике ArtStation
  • создание изображений с разными пропорциями сторон
  • подготовка идей и набросков для генеративного искусства

Ограничения

В карточке не приведены количественные оценки качества или подробные сведения о поведении модели за пределами генерации изображений по текстовым запросам. Для коммерческого и иного использования необходимо соблюдать условия лицензии CreativeML Open RAIL-M.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

artstation-diffusion v1.0 - Diffusion for normal people.

artstation-diffusion is a latent text-to-image diffusion model that has been conditioned on high-quality Artstation images through fine-tuning.

Aspect Ratio Bucketing has been used during finetuning. This model can generate different aspect ratios VERY WELL.

<img src=https://i.imgur.com/otjGl6o.png width=75% height=75%>

knight, full body study, concept art, atmospheric

License

This model is open access and available to all, with a CreativeML OpenRAIL-M license further specifying rights and usage. The CreativeML OpenRAIL License specifies:

  1. You can't use the model to deliberately produce nor share illegal or harmful outputs or content
  2. The authors claims no rights on the outputs you generate, you are free to use them and are accountable for their use which must not go against the provisions set in the license
  3. You may re-distribute the weights and use the model commercially and/or as a service. If you do, please be aware you have to include the same use restrictions as the ones in the license and share a copy of the CreativeML OpenRAIL-M to all your users (please read the license entirely and carefully) Please read the full license here

Downstream Uses

This model can be used for entertainment purposes and as a generative art assistant.

Example Code

import torch
from torch import autocast
from diffusers import StableDiffusionPipeline

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    'hakurei/artstation-diffusion',
    torch_dtype=torch.float32
).to('cuda')

prompt = "knight, full body study, concept art, atmospheric"
with autocast("cuda"):
    image = pipe(prompt, guidance_scale=6).images[0]  
    
image.save("test.png")

Team Members and Acknowledgements

In order to reach me, you can join my Discord server.

Discord Server

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
0686c53

0 моделей