/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Опубликована
14 апр 2022

hapeprime

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

HapePrime — LightWeight GAN для безусловной генерации изображений в стиле коллекции Hape Prime.

16скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены25 апр 2022

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

HapePrime — модель безусловной генерации изображений на основе LightWeight GAN, созданная Алексеем Коршуком. Она предназначена для создания изображений коллекции Hape Prime без текстового запроса; обучающие данные связаны с набором huggingnft/hapeprime. Формат модели — PyTorch. Лицензия — MIT. Подробности о применении и ограничениях автор направляет смотреть в репозиторий проекта.

Сценарии применения

  • генерация изображений в стиле коллекции Hape Prime
  • создание вариантов NFT-изображений без текстового запроса
  • эксперименты с безусловной генерацией изображений на LightWeight GAN

Ограничения

README не содержит описания конкретных ограничений и смещений; автор отсылает за подробностями к репозиторию проекта. Модель предназначена для безусловной генерации и не принимает текстовые инструкции.

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

Hugging NFT: hapeprime

Disclaimer

All rights belong to their owners. Models and datasets can be removed from the site at the request of the copyright holder.

Model description

LightWeight GAN model for unconditional generation.

NFT collection available here.

Dataset is available here.

Check Space: link.

Project repository: link.

GitHub stars

Intended uses & limitations

How to use

Check project repository: link.

Limitations and bias

Check project repository: link.

Training data

Dataset is available here.

Training procedure

Training script is available here.

Generated Images

Check results with Space: link.

About

Built by Aleksey Korshuk

Follow

Follow

Follow

For more details, visit the project repository.

GitHub stars

BibTeX entry and citation info

@InProceedings{huggingnft,
    author={Aleksey Korshuk}
    year=2022
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Безусловная генерация изображений пока не поддерживается.

Ревизия весов
69cd7bb

0 моделей