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
Это диффузионная модель из учебного курса Diffusion Models Class, опубликованная пользователем mounirabubadr. Она предназначена для безусловной генерации изображений милых бабочек: модель создаёт изображение без текстового запроса. Для запуска в README показан DDPMPipeline из библиотеки Diffusers; веса опубликованы в формате Safetensors.
Модель подходит для экспериментов с генерацией небольших изображений бабочек и для изучения диффузионных моделей. В карточке указана лицензия MIT. Размер изображений и языковые возможности в доступных данных не описаны.
Модель ориентирована на изображения бабочек и не предназначена для генерации по текстовым запросам. В карточке не приведены оценки качества или подробные ограничения.
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('mounirabubadr/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.