Учебная диффузионная модель для безусловной генерации изображений милых 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
jonghyuns/sd-class-butterflies-64 — диффузионная модель, созданная как Unit 1 курса Diffusion Models Class. Она генерирует изображения милых бабочек без текстового запроса; карточка показывает запуск через DDPMPipeline из библиотеки Diffusers. Модель подходит для создания изображений бабочек и учебных экспериментов с безусловной генерацией изображений. Репозиторий содержит веса в форматах Diffusers и safetensors. Лицензия — MIT.
Модель предназначена для узкого сюжета — милых бабочек; README не приводит оценок качества или других подтверждённых ограничений.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is a diffusion model for unconditional image generation of cute 🦋.
from diffusers import DDPMPipeline
pipeline = DDPMPipeline.from_pretrained('jonghyuns/sd-class-butterflies-64')
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.