/ Модель

Характеристики

Опубликована
20 июн 2024

diffusion-aurora-256

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Диффузионная модель создаёт изображения северного сияния размером 256 × 256 пикселей без текстового запроса.

92скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены21 июн 2024

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

li-yan/diffusion-aurora-256 — модель генерации изображений на основе диффузии, обученная автором репозитория на наборе данных huggan/few-shot-aurora. Она предназначена для создания изображений северного сияния размером 256 × 256 пикселей без текстового запроса. Модель использует DDPMPipeline из библиотеки Diffusers и распространяется в формате safetensors.

Модель подходит для генерации визуальных примеров и иллюстраций северного сияния. README приводит примеры запуска через Diffusers, включая вариант с DDPMPipeline. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

Сценарии применения

  • создание изображений северного сияния
  • генерация фонов с полярным сиянием
  • подготовка иллюстраций на тему Аляски и зимней природы

Ограничения

Генерирует изображения только северного сияния и имеет разрешение 256 × 256 пикселей. Условия лицензии в предоставленных материалах не приведены.

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

Aurora

Aurora Photo

Description

Have you ever seen aurora with your own eyes? Check the above picture I got in Alaska in Winter. Beautiful right?

However, aurora is so rare that we can hardly see it even in the very north places like Alaska.

Don't worry. Now we have generative models!!! Here are the pictures generated by this model:

sample1sample1sample1sample1
sample1sample1sample1sample1

Model Details

This model generate 256 * 256 pixel pictures of aurora.

It is trained from dataset huggan/few-shot-aurora.

The training method is modified from this example.

You can check my training source code here:

Usage

Option 1 (Slow)

from diffusers import DDPMPipeline

pipeline = DDPMPipeline.from_pretrained('li-yan/diffusion-aurora-256')
image = pipeline().images[0]
image

Option 2 (Fast)

from diffusers import DiffusionPipeline, DDIMScheduler

scheduler = DDIMScheduler.from_pretrained('li-yan/diffusion-aurora-256')
scheduler.set_timesteps(num_inference_steps=40)

pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    'li-yan/diffusion-aurora-256', scheduler=scheduler)

images = pipeline(num_inference_steps=40).images
images[0]

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
a3e389a

0 моделей