/ Модель

Характеристики

Лицензия
OpenRAIL++
Опубликована
24 ноя 2022

Future-Diffusion

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Дообученная Stable Diffusion 2.0 для генерации футуристических sci-fi изображений по текстовым запросам.

177скачиваний за 30 дней398лайковвеса обновлены9 мар 2023

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображения» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели сгенерируют результат по каждой задаче. Опубликованный тест появится на этой странице.

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

Future Diffusion — дообученная nitrosocke модель на базе Stable Diffusion 2.0 Base, созданная на высококачественных 3D-изображениях в футуристической научно-фантастической стилистике. Для усиления этого стиля в запросе рекомендуется использовать триггер «future style». Модель принимает текстовые запросы и генерирует изображения; автор указывает обучение на разрешении 512×512 и описывает примеры с персонажами, автомобилями, животными и пейзажами.

Модель предназначена для создания концепт-арта, персонажей и окружений в эстетике sci-fi и футуризма. Она обучена методом DreamBooth с сохранением prior и дообучением текстового энкодера на базе Diffusers; автор характеризует её как ранний экспериментальный прототип. Репозиторий содержит веса в форматах Diffusers и PyTorch. Лицензия — OpenRAIL++.

Сценарии применения

  • создание футуристических персонажей для концепт-арта
  • генерация научно-фантастических городских пейзажей
  • визуализация автомобилей и техники в sci-fi стиле
  • создание изображений фантастических животных
  • подготовка иллюстраций для игровых и кинематографических проектов

Ограничения

Автор описывает модель как ранний прототип и экспериментальную версию. Обучение ориентировано на футуристическую sci-fi стилистику; разрешение обучения указано как 512×512.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Future Diffusion

This is the fine-tuned Stable Diffusion 2.0 model trained on high quality 3D images with a futuristic Sci-Fi theme. Use the tokens
future style
in your prompts for the effect. Trained on Stability.ai's Stable Diffusion 2.0 Base with 512x512 resolution.

If you enjoy my work and want to test new models before release, please consider supporting me Become A Patreon

Disclaimer: The SD 2.0 model is just over 24h old at this point and we still need to figure out how it works exactly. Please view this as an early prototype and experiment with the model.

Characters rendered with the model: Characters Samples Cars and Animals rendered with the model: Misc. Samples Landscapes rendered with the model: Landscape 1

Prompt and settings for the Characters:

future style [subject] Negative Prompt: duplicate heads bad anatomy
Steps: 20, Sampler: Euler a, CFG scale: 7, Size: 512x704

Prompt and settings for the Landscapes:

future style city market street level at night Negative Prompt: blurry fog soft
Steps: 20, Sampler: Euler a, CFG scale: 7, Size: 1024x576

This model was trained using the diffusers based dreambooth training by ShivamShrirao using prior-preservation loss and the train-text-encoder flag in 7.000 steps.

License

This model is open access and available to all, with a CreativeML Open RAIL++-M License further specifying rights and usage. Please read the full license here

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
dd9e03c

0 моделей