This is 1 step inference HyperSD SDXL model used with FastSD CPU
hyper-sd-sdxl-1-step
Дистиллированная версия Hyper-SD для SDXL, создающая изображение по текстовому запросу за один шаг.
126скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены28 апр 2024
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
rupeshs/hyper-sd-sdxl-1-step — модель генерации изображений по текстовому описанию на основе Hyper-SD для SDXL; репозиторий опубликовал пользователь rupeshs, а исходную технологию Hyper-SD разработала команда ByteDance. Это чекпойнт UNet, дистиллированный из Stable Diffusion XL Base 1.0 для генерации изображения за один шаг. Он предназначен для быстрого преобразования текстового промпта в изображение и используется в пайплайне Diffusers StableDiffusionXLPipeline.
Репозиторий содержит веса Diffusers в формате safetensors и имеет лицензию openrail++. Одношаговый режим ориентирован на скорость; карточка также указывает размер около 3 млрд параметров. Модель генерирует изображения по тексту; отдельный язык или длина контекста для неё не заявлены.
Сценарии применения
- быстрая генерация изображения по текстовому описанию
- создание иллюстраций для концепт-арта
- генерация изображений для прототипов и быстрых визуальных черновиков
Ограничения
Предназначена для одношагового синтеза, поэтому пользователь не получает преимущества от длительной многошаговой генерации. Для работы используется базовый SDXL пайплайн Diffusers.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модельI.10Универсальные способностиВидео, анимация и 3DAI помогает создавать, анализировать и преобразовывать динамический визуальный контент и 3D-сцены.18 задач3 279моделейIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели
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
- ab7015b