Экспериментальная диффузионная модель для безусловной генерации изображений бабочек, созданная как пример для учебного курса.
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
Модель lovelivexin/ddpm-celebahq-finetuned-butterflies-2epochs — экспериментальная безусловная диффузионная модель генерации изображений, опубликованная как пример для второго раздела курса по диффузионным моделям. Карточка показывает запуск через DDPMPipeline из библиотеки Diffusers: модель генерирует изображение без текстового запроса. Указана лицензия MIT.
Название репозитория и карточка указывают на дообучение модели CelebA-HQ на изображениях бабочек в течение двух эпох, однако README не приводит подробностей о датасете, разрешении или качестве результатов. Модель подходит для демонстрации и экспериментов с безусловной генерацией изображений; для точной настройки результата текстовым описанием она не предназначена.
Модель не принимает текстовое описание для управления генерацией. Карточка не содержит результатов оценки качества и подробностей обучения.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
finturing test 测试
from diffusers import DDPMPipeline
pipeline = DDPMPipeline.from_pretrained('lovelivexin/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.