/ Модель

Характеристики

Лицензия
CreativeML OpenRAIL-M
Опубликована
19 дек 2022

romcom-diffusion-1.0

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

DreamBooth-дообучение Stable Diffusion 1.5 для генерации изображений в стиле романтических комедий 1990-х годов по тексту.

32скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены30 янв 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

romcom-diffusion — модель генерации изображений, созданная автором jkcarney методом DreamBooth дообучения Stable Diffusion 1.5. Она предназначена для создания кадров в эстетике романтических комедий 1990-х годов по текстовым запросам; для активации стиля в запросе используется фраза «romcom style», а автор рекомендует добавлять «movie still». Обучение проводилось на обрезанных изображениях размером 512×512 из фильмов «10 причин моей ненависти», «Бестолковые» и «Американский пирог», включая сцены с людьми, массовкой, автомобилями и общими планами.

Модель распространяется в форматах Diffusers и Safetensors по лицензии CreativeML OpenRAIL-M. Карточка рекомендует sampler DPM++ 2S a Karras, однако результат зависит от текста запроса и настроек генерации. Обучающий набор ограничен несколькими фильмами, поэтому модель может хуже передавать стиль других кинематографических эпох и сюжетов; специальных гарантий точности лиц автор не заявляет.

Сценарии применения

  • создание кадров романтической комедии 1990-х по текстовому описанию
  • генерация портретных сцен в эстетике фильмов 1990-х
  • создание изображений с атмосферой кинематографического стоп-кадра
  • генерация сцен с людьми, массовкой и автомобилями в стиле romcom

Ограничения

Обучающие изображения взяты лишь из трёх фильмов, поэтому стилизация ориентирована на ограниченную выборку романтических комедий 1990-х. Качество зависит от запроса и параметров генерации.

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

samples1

CKPT DOWNLOAD LINK

SAFETENSORS DOWNLOAD LINK

romcom-diffusion is a Dreambooth model fine tuned on cropped 512x512 stills from various 1990s era romantic comedy movies. These stills are primarily of human subjects, but there are also samples of wide shots, crowds, and cars. Currently the list of movies used is:

  1. 10 Things I Hate About You (64)
  2. Clueless (45)
  3. American Pie (37)

In the future I may release a new version with more movie stills from additional movies. My hope is that more samples from more movies would increase facial fidelity and style.

In the prompt, use activation token: romcom style

Trained using Stable Diffusion 1.5 as a base.

I also recommend including movie still in your prompt; it was the class prompt for regularization images and I found it produces the best results.

I've found the best results using the DPM++ 2S a Karras sampler as well, but obviously feel free to experiment.

Sample image generation parameters can be found in prompts.txt

samples1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
eaba76e

0 моделей