Модель Stable Diffusion 1.5 для генеративного заполнения и редактирования выделенных маской областей изображения.
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
refiners/sd15.unet_inpainting — модель на базе Stable Diffusion 1.5, предназначенная для редактирования изображений методом инпейнтинга: она заполняет или изменяет области, отмеченные маской, с учётом окружающего изображения. Репозиторий использует библиотеку refiners и содержит веса в формате safetensors.
Модель подходит для локального редактирования изображений и генеративного восстановления выделенных областей. В метаданных Hugging Face указаны задача image-to-image, английский язык и лицензия CreativeML OpenRAIL-M. Подробности о размере, контексте и ограничениях качества в доступных данных отсутствуют.
Результат зависит от качества маски и текстового запроса; модель может создавать визуально несогласованные детали. Лицензия CreativeML OpenRAIL-M задаёт условия использования и ограничения на отдельные сценарии.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
@InProceedings{Rombach_2022_CVPR,
author = {Rombach, Robin and Blattmann, Andreas and Lorenz, Dominik and Esser, Patrick and Ommer, Bj\"orn},
title = {High-Resolution Image Synthesis With Latent Diffusion Models},
booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
month = {June},
year = {2022},
pages = {10684-10695}
}
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · refiners
Модели «картинка → картинка» пока не запускаются.