Демонстрационная безусловная диффузионная модель для генерации изображений бабочек и экспериментов с Diffusers.
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
Это демонстрационная безусловная диффузионная модель, опубликованная пользователем ljc-1222 и созданная на основе примера для второго раздела курса по диффузионным моделям. В README модель названа дообученной на бабочках в течение двух эпох; для запуска предлагается библиотека Diffusers и класс DDPMPipeline.
Модель генерирует изображения без текстового запроса. Она подойдёт для экспериментов и знакомства с генерацией изображений на основе диффузии. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и формат Diffusers. Лицензия — MIT.
README описывает модель как учебный пример, дообученный всего две эпохи; качество и разнообразие генерации не охарактеризованы.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Describe your model here
from diffusers import DDPMPipeline
pipeline = DDPMPipeline.from_pretrained('ljc-1222/ddpm-celebahq-finetuned-butterflies-2epochs')
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.