/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
CreativeML OpenRAIL-M
Библиотека
diffusers
Опубликована
11 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

CyberRealistic-v4-2

sam749
Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

CyberRealistic-v4-2 — модель Stable Diffusion для генерации реалистичных и детализированных изображений по текстовым промптам.

335скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены11 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображения» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

CyberRealistic-v4-2 — модель генерации изображений по текстовому описанию, опубликованная sam749 и основанная на Stable Diffusion. Она распространяется в формате Diffusers с весами Safetensors и предназначена для создания реалистичных и детализированных изображений по промптам. Автор отмечает, что в этой версии использованы некоторые разработки CyberRealistic Classic 3.1 и изменена основа модели; примеры также используют тестовый negative textual inversion, который всё ещё разрабатывается.

Версия описана как более откровенная, чем предыдущие, поэтому она подходит для создания изображений для взрослой аудитории. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M.

Сценарии применения

  • создание фотореалистичных портретов по текстовому описанию
  • генерация детализированных изображений персонажей
  • создание откровенных изображений для взрослой аудитории

Ограничения

Примеры в карточке используют тестовый negative textual inversion, который ещё разрабатывается; автор предупреждает, что эта версия более откровенная, чем предыдущие.

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 938моделейIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934моделиI.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

CyberRealistic

v4.2

Generated Sample

Description:

Creator: Cyberdelia

Civitai Page: https://civitai.com/models/15003

You can use this with the 🧨Diffusers library

Diffusers

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "sam749/CyberRealistic-v4-2"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "masterpiece, best quality, 1girl, (colorful),(delicate eyes and face), volumatic light, ray tracing, bust shot ,extremely detailed CG unity 8k wallpaper,solo,smile"
image = pipe(prompt).images[0]

image.save("result.png")

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · diffusers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
a182a05

0 моделей

    Создать бенчмарк