Учебная диффузионная модель для безусловной генерации изображений милых 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-64 — диффузионная модель, опубликованная как Unit 1 курса Diffusion Models Class. Она генерирует изображения бабочек без текстового запроса; в карточке приведён пример запуска через DDPMPipeline из библиотеки Diffusers. Модель распространяется в форматах Diffusers и safetensors по лицензии MIT.
Модель предназначена для экспериментов и демонстрации безусловной генерации изображений на примере милых бабочек. Карточка не сообщает размер модели, разрешение изображений или языковые возможности; генерация не управляется текстовыми подсказками.
Генерация не управляется текстовым запросом. Карточка не приводит сведения о качестве, разрешении изображений или размере модели.
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-64')
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.