/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
80,1 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
git · dense
Опубликована
13 июл 2024

git-image-to-g-code

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная модель на архитектуре GIT генерирует G-code для 3D-принтеров и 2D-плоттеров по изображениям.

12скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены13 июл 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

matthh/git-image-to-g-code — экспериментальная модель разработчика проекта, предназначенная для генерации G-code по изображению. Она основана на архитектуре GIT и принимает изображения, чтобы выдавать команды перемещения с координатами для 3D-принтеров и 2D-плоттеров. Для обучения использовался процедурно созданный набор пар «изображение — G-code». По метаданным модель содержит 80,1 млн параметров, использует формат safetensors и имеет контекст 1024 токена; карточка указывает английский язык. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

Модель рассчитана на творческие и практические сценарии автоматизации создания траекторий печати или рисования по изображению. Карточка описывает демонстрационный проект, но не приводит оценок качества, сведений о поддерживаемых командах, точности координат или совместимости с конкретным оборудованием; полученный G-code следует проверять перед использованием.

Сценарии применения

  • Создание G-code для 2D-плоттера по изображению
  • Генерация траектории рисования по картинке
  • Подготовка чернового G-code для 3D-печати по изображению

Ограничения

Карточка не содержит оценок качества и не уточняет поддерживаемые команды или совместимость с конкретным оборудованием. G-code, сгенерированный моделью, необходимо проверить перед запуском.

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

learning_to_draw_02

G-Code Generation with AI

G-code instructs 3D printers and 2D plotters using simple "move to" commands with X and Y coordinates in 2D or 3D space.

Inspired by my interest in machine drawing, this project uses the latest open-source AI models to create a Large Language Model (LLM) that generates G-code from images.

The dataset, generated procedurally, includes both images and corresponding G-code. I developed the Python code for this project with the help of ChatGPT for quick suggestions and Claude.ai for debugging and refinement.

This project demonstrates the innovative use of AI in automating G-code generation for creative and practical applications.

Transformer based gcode instruction generator

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GitForCausalLM
Ревизия весов
e67d2ae

0 моделей