/ Модель

Характеристики

Параметры
1,4 млрд
Лицензия
Не указана
Архитектура
vit · dense
Опубликована
19 сен 2023

aesthetic-shadow

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

ViT-модель для оценки эстетического качества аниме-иллюстраций и фильтрации изображений низкого качества.

127скачиваний за 30 дней36лайковвеса обновлены18 ноя 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Aesthetic Shadow — визуальный трансформер ViT, предназначенный для оценки эстетического качества изображений в стиле аниме. По карточке модель содержит 1,1 млрд параметров; метаданные Hugging Face указывают 1,4 млрд. Она принимает изображения размером до 1024×1024 и выдаёт оценку эстетической привлекательности иллюстрации, учитывая детали, пропорции и визуальную согласованность.

Модель может помогать отбирать изображения для наборов данных и фильтровать иллюстрации низкого качества. Автор предупреждает, что оценки могут быть неточными; сведения о лицензии в метаданных не определены. Автор просит указывать авторство при публичном использовании.

Сценарии применения

  • оценка эстетической привлекательности аниме-иллюстраций
  • фильтрация низкокачественных изображений в наборах данных
  • сортировка аниме-изображений по визуальному качеству

Ограничения

Автор предупреждает, что оценка изображения может быть неточной. Лицензия не определена в метаданных Hugging Face.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Aesthetic Shadow

Aesthetic Shadow is a 1.1b parameters visual transformer designed to evaluate the quality of anime images. It accepts high-resolution 1024x1024 images as input and provides a prediction score that quantifies the aesthetic appeal of the artwork. Leveraging cutting-edge deep learning techniques, this model excels at discerning fine details, proportions, and overall visual coherence in anime illustrations.

If you do decide to use this model for public stuff, attribution would be appreciated :)

How to Use

See Jupyter Notebook in files

Disclosure

This model does not intend to be offensive towards any artist and may not output an accurate label for an image. A potential use case would be low quality images filtering on image datasets.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ViTForImageClassification
Ревизия весов
bbd1510

0 моделей