Учебная диффузионная модель для безусловной генерации изображений бабочек.
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
michaeljang/sd-class-butterflies-32 — диффузионная модель, созданная в рамках учебного курса по диффузионным моделям. Она генерирует изображения бабочек без текстового запроса; пример использования в карточке загружает модель через DDPMPipeline библиотеки Diffusers и создаёт изображение.
Модель предназначена для учебных экспериментов и генерации изображений бабочек. Репозиторий содержит веса в форматах Diffusers и safetensors. Лицензия — MIT.
Модель ориентирована на изображения бабочек и не предназначена для генерации по текстовому описанию.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is a diffusion model for unconditional image generation of cute 🦋.
from diffusers import DDPMPipeline
pipeline = DDPMPipeline.from_pretrained('michaeljang/sd-class-butterflies-32')
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.