Учебная диффузионная модель для безусловной генерации изображений бабочек.
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
Это диффузионная модель из учебного курса Diffusion Models Class, обученная генерировать изображения милых бабочек без текстового запроса. Её можно использовать через DDPMPipeline из библиотеки Diffusers: модель создаёт изображение по случайному шуму.
Модель предназначена для экспериментов и демонстраций безусловной генерации изображений. Репозиторий распространяет веса в формате Diffusers и safetensors. Лицензия — MIT. Размер модели, разрешение изображений и языковые характеристики не описаны.
Модель ориентирована на изображения бабочек и не предназначена для генерации изображений по текстовым подсказкам. Размер модели и разрешение выходных изображений в карточке не приведены.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is a diffusion model for unconditional image generation of cute 🦋.
from diffusers import DDPMPipeline
pipeline = DDPMPipeline.from_pretrained('parkeychen/sd-class-butterflies-32')
image = pipeline().images[0]
image
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Безусловная генерация изображений пока не поддерживается.