Диффузионная модель для безусловной генерации изображений бабочек через Diffusers.
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
Это диффузионная модель для безусловной генерации изображений бабочек. Карточка относит её к Unit 1 курса по diffusion-моделям; разработчик — sgeorge123. Модель использует DDPMPipeline из библиотеки Diffusers и распространяется в форматах Diffusers и Safetensors.
Модель предназначена для создания изображений без текстового запроса. В README приведён пример запуска через библиотеку Diffusers. Репозиторий распространяется по лицензии MIT. Размер модели, поддерживаемые языки и числовые характеристики контекста не указаны в доступных данных.
Модель предназначена для генерации изображений бабочек и не принимает текстовые запросы. Карточка не содержит оценок качества или сведений о разнообразии результатов.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is a diffusion model for unconditional image generation of cute 🦋.
from diffusers import DDPMPipeline
pipeline = DDPMPipeline.from_pretrained('sgeorge123/sd-class-butterflies-32-copy-5')
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.