from diffusers import StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("hf-internal-testing/tiny-stable-diffusion-torch")
tiny-stable-diffusion-torch
optimum-intel-internal-testing/tiny-stable-diffusion-torch — небольшая тестовая модель Stable Diffusion, предназначенная для использования через библиотеку Diffusers и класс StableDiffusionPipeline.
158 тыс.скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 окт 2025
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Изображения» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
По назначению она подходит для проверки загрузки и работы конвейера генерации изображений по текстовому описанию, а также для разработки и тестирования интеграций.
Модель разработана в рамках внутреннего тестирования; точные сведения об архитектуре, количестве параметров, поддерживаемых языках, модальностях и размере контекста в README не указаны. Из-за небольшого размера она удобна для быстрых тестов, но её качество и характеристики не следует считать показателями полноразмерных моделей Stable Diffusion. Лицензия — Apache 2.0.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Ревизия весов
- f935f13