Характеристики

Лицензия: CreativeML OpenRAIL-M
Опубликована: 21 ноя 2022

Ссылки

Hugging Face

food-crit

plasmo

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

DreamBooth-модель для Stable Diffusion, создающая причудливых существ из еды по промпту с триггером «food_crit».

574скачиваний за 30 дней45лайковвеса обновлены5 мая 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.

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

plasmo/food-crit — модель генерации изображений для Stable Diffusion, созданная автором карточки с помощью DreamBooth на базе ноутбука TheLastBen. Она обучена на 95 изображениях в течение 5000 шагов и предназначена для создания причудливых существ из еды и похожих объектов. Чтобы вызвать изученный образ, запрос начинают с триггера «food_crit», за которым указывают продукт, например спагетти с фрикадельками, снежный конус или колу; сложная настройка промпта не требуется. В карточке приведены примеры генерации с настройками Euler a и CFG 6–10.

Модель распространяется в форматах Diffusers и PyTorch по лицензии CreativeML OpenRAIL-M. Описание подтверждает обучение концепции DreamBooth, но не называет точный базовый чекпойнт Stable Diffusion. Качество генерации вне показанных примеров и поведение на иных темах не описаны.

Сценарии применения

генерация фантастических существ из продуктов питания
создание сюрреалистичных изображений еды для иллюстраций
визуализация еды с глазами и другими чертами персонажей

Ограничения

Для вызова изученной концепции в начале промпта нужен триггер «food_crit». В README не указаны точный базовый чекпойнт и результаты оценки качества.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей I.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модель I.10Универсальные способностиВидео, анимация и 3DAI помогает создавать, анализировать и преобразовывать динамический визуальный контент и 3D-сцены.18 задач3 279моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Jak's Creepy Critter Pack for Stable Diffusion

Trained using TheLastBen Dreambooth colab notebook, using 95 training images, 5000 training steps.

Use Prompt: "food_crit" in the beginning of your prompt followed by a food. No major prompt-crafting needed.

Thanks to /u/Jak_TheAI_Artist for supplying training images!

Sample pictures of this concept:

prompt: "food_crit, spaghetti and meatballs"

food 0 prompt: "food_crit, snowcone" food 1 prompt: "food_crit, cola cola, vibrant colors" Steps: 27, Sampler: Euler a, CFG scale: 6, Seed: 1195328763 food 2 prompt: "shiny ceramic 3d painting, (mens's shoe creature) gum stuck to sole, high detail render, vibrant, cinematic lighting" Negative prompt: painting, photoshop, illustration, blurry, dull, drawing Steps: 40, Sampler: Euler a, CFG scale: 10, Seed: 1018346393 food 3 Prompt: "melting trippy zombie muscle car, smoking, with big eyes, hyperrealistic, intricate detail, high detail render, vibrant, cinematic lighting, shiny, ceramic, reflections"