Учебная диффузионная модель для безусловной генерации изображений знаков деванагари.
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
Модель sgeorge123/diffusion-devnagari-250 — диффузионная модель безусловной генерации изображений, созданная как учебная работа для курса по диффузионным моделям. Она предназначена для генерации изображений знаков деванагари без текстового запроса; в карточке показан запуск через DDPMPipeline из библиотеки Diffusers. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и распространяется по лицензии MIT.
Модель ориентирована на создание изображений письменности деванагари. Размер модели, разрешение генерации и языки в карточке не уточнены. Описание не приводит оценок качества или ограничений применимости за пределами указанной задачи.
Карточка не приводит оценок качества, разрешения генерации или подробных ограничений; модель описана только для генерации изображений деванагари.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is a diffusion model for unconditional image generation of Devnagari Scrips.
from diffusers import DDPMPipeline
pipeline = DDPMPipeline.from_pretrained('sgeorge123/diffusion-devnagari-250')
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.