Безусловная DDPM-модель для генерации изображений, дообученная на бабочках.
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 michaelowenliu/ddpm-celebahq-finetuned-butterflies-2epochs предназначена для безусловной генерации изображений. README показывает использование через DDPMPipeline из библиотеки Diffusers: модель создаёт изображение без текстового запроса. Название репозитория указывает на дообучение DDPM на изображениях бабочек в течение двух эпох; README не описывает качество или особенности получаемых изображений.
Репозиторий подготовлен в форматах Diffusers и safetensors и распространяется по лицензии MIT. Модель подходит для экспериментов с генерацией изображений и демонстраций работы диффузионных моделей.
README не приводит оценок качества и ограничений; предполагаемое обучение на бабочках следует из названия репозитория.
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('michaelowenliu/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.