Модель генерирует изображения без текстового условия, используя пиксельное представление и общий блок AdaLN.
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
nebulette/shared-adaln — модель генерации изображений в пространстве пикселей с одним общим блоком AdaLN. В README указаны min-SNR weighting, 2D RoPE с центром в начале координат и позиционные эмбеддинги для обрезанных и неквадратных изображений. Для обучения использовались 300 тысяч изображений разрешением 512×512.
Модель предназначена для безусловной генерации изображений. В README упомянуты работы с идентификаторами 2303.09556, 2503.10618 и 2511.13720, а также waifu diffusion от ruwww. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о качестве результатов и ограничениях применения в карточке нет.
Модель не принимает текстовое условие; сведения о качестве генерации и её ограничениях в карточке отсутствуют.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Keywords:
Source data:
References
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Безусловная генерация изображений пока не поддерживается.