/ Модель

Характеристики

Контекст
77 токенов
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
clip · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
23 янв 2026

styleid

Классификация изображений без дообученияИзображение, текст → label3 профессии

CLIP-энкодер StyleID создаёт устойчивые к стилизации эмбеддинги личности для сравнения, поиска и оценки изображений.

511скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены12 мая 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

StyleID — разработанный kwanY энкодер изображений на базе CLIP, обученный формировать векторные представления личности, устойчивые к стилизации. Модель предназначена для сравнения изображений людей и поиска совпадений при изменении художественного стиля.

Её можно применять для оценки сходства личности, поиска изображений по идентичности, анализа результатов генерации и передачи идентичностных признаков в генеративные модели. Для работы автор README указывает библиотеку Transformers и Pillow.

Модель рассчитана на изображения с одним хорошо различимым лицом: автор предупреждает не использовать её для изображений с несколькими лицами или слишком мелкими лицами. Лицензия в метаданных обозначена как other; конкретные условия в предоставленных сведениях не раскрыты.

Сценарии применения

  • сравнение сходства личности на изображениях в разных художественных стилях
  • поиск изображений с тем же человеком в коллекции
  • оценка сохранения идентичности при генерации изображений
  • передача признаков личности в генеративную модель

Ограничения

Не предназначена для изображений с несколькими лицами или лицами, слишком мелкими для распознавания. Конкретные условия лицензии в предоставленных сведениях не раскрыты.

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

StyleID — Stylization-Agnostic Identity Encoder

arXiv Project Page

StyleID is a CLIP-based image encoder trained to produce identity embeddings that are robust to stylization.
It can be used for identity similarity, retrieval, evaluation, and conditioning in generative models.


Installation

pip install pillow
pip install transformers==4.52.0

Usage

Do not use for multiple faces or faces too small to recognize.

import torch
from transformers import CLIPModel, CLIPProcessor
from PIL import Image

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

model = CLIPModel.from_pretrained("kwanY/styleid").to(device)
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("kwanY/styleid")

img = Image.open(img_path).convert("RGB")
inputs = processor(images=img, return_tensors="pt").to(device)

with torch.no_grad():
    emb = model.get_image_features(**inputs)
    emb = emb / emb.norm(dim=-1, keepdim=True)

Open for non-commercial research. Do not use FFHQ for biometric human recognition

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · zero-shot-image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
CLIPModel
Ревизия весов
1967c35

0 моделей