/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Размер весов
8 ГБ
Архитектура
cambrian_qwen · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
8 янв 2026

Scale-RAE-Qwen1.5B_DiT2.4B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Scale-RAE — разработанная VISIONx при Нью-Йоркском университете система для генерации изображений по текстовым запросам.

1 645скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 янв 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

Scale-RAE — модель генерации изображений по текстовому запросу, разработанная исследовательской группой VISIONx Нью-Йоркского университета. Она объединяет языковую модель Qwen2.5-1.5B, диффузионный трансформер DiT размером 2,4 млрд параметров и декодер SigLIP-2; репозиторий проекта описывает обучение в два этапа, включая дообучение на наборах инструкций. Модель предназначена для создания изображений по текстовым описаниям. Метаданные Hugging Face также указывают текстовую генерацию с архитектурой CambrianQwen, 1,5 млрд параметров и контекстом 32 768 токенов; это не описывает полный размер генеративной системы Scale-RAE.

Для вывода текстовый запрос преобразуется в изображение через систему Scale-RAE; исходный репозиторий показывает пример генерации фотографии кота на подоконнике и рекомендует этот вариант модели по умолчанию среди перечисленных конфигураций. Код проекта опубликован под лицензией MIT. Карточка модели автоматически создана и не содержит содержательных сведений об ограничениях, языковой поддержке или лицензии самих весов; качество генерации и поддерживаемые языки по имеющимся источникам конкретно не охарактеризованы.

Сценарии применения

  • создание изображения по текстовому описанию
  • генерация концепт-арта по запросу
  • визуализация заданной сцены
  • получение фотоиллюстрации по промпту

Ограничения

Карточка модели не приводит оценки качества, языкового охвата или конкретных ограничений генерации. Лицензия MIT подтверждена для кода проекта, но условия лицензирования весов из доступных источников неясны.

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

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Архитектура cambrian_qwen неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры
CambrianQwenForCausalLM
Ревизия весов
4acb951

0 моделей