/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Опубликована
29 июн 2026

ccip-anime-character-id

Эмбеддинги изображенийИзображение → embedding

CCIP сравнивает изображения аниме-персонажей по визуальным признакам, чтобы определить, изображён ли на них один и тот же персонаж.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

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.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

CCIP — модель компьютерного зрения для сравнения изображений аниме-персонажей и оценки того, изображён ли на них один и тот же персонаж. Она формирует признаки по участкам изображения, а сходство между изображениями определяется по косинусному сходству этих признаков. Модель обучалась без знания текстовых меток персонажей; README указывает каталог размером до 6000 женских персонажей.

Модель предназначена для поиска одинаковых персонажей в коллекциях изображений и визуального поиска похожих изображений. Она принимает изображения и выдаёт признаки, используемые для расчёта сходства. Доступный формат весов — safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • поиск изображений одного персонажа в коллекции
  • сопоставление персонажа на двух изображениях
  • ранжирование изображений по визуальному сходству персонажей

Ограничения

README описывает работу с персонажами и датасетом до 6000 женских персонажей; применимость к другим типам изображений не подтверждена. Модель выдаёт признаки для сравнения, поэтому сама по себе не предоставляет текстовые метки или имена персонажей.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Character similarity between images

CCIP enables determining whether two images depict the same character, calculating visual similarity between characters.

There are up to 6000 (female) characters available.

The model assigns a score to each image patch to make the features distinguishable on a 2D plane.

The cosine similarity between the scores of two images is used to identify the same characters in both.

The takeaway is that the model doesn't need a tokenizer, text model, or cross-attention. The labels are unknown to the model during training.

Source data

  • live gelbooru feed
  • character_index
  • character_similarity

References

  • Yann LeCun's $1B Bet Against LLMs [Welch Labs]

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.

Ревизия весов
2c45301

0 моделей