Дообученная диффузионная модель для безусловной генерации изображений, представленная как учебный пример курса по диффузионным моделям.
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
Это пример модели диффузии безусловной генерации изображений, созданной как дообученный чекпойнт для Unit 2 курса Diffusion Models Class. В карточке указан запуск через DDPMPipeline библиотеки Diffusers: модель генерирует изображение без текстового запроса. Название репозитория указывает на дообучение на CelebA-HQ для генерации бабочек в течение 16 эпох, однако README не подтверждает эти детали явно.
Модель генерирует безусловные изображения и не принимает текстовые подсказки. README обозначает её как учебный пример и не приводит оценки качества или подробностей о данных обучения.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
{description}
from diffusers import DDPMPipeline
pipeline = DDPMPipeline.from_pretrained('mingzhou1982/ddpm-celebahq-finetuned-butterflies-16epochs')
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.