/ Модель

Характеристики

Лицензия
CreativeML OpenRAIL-M
Опубликована
11 фев 2024

pixel-art-diffusion-xl

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Модель для генерации изображений по текстовым описаниям через ModelsLab API, заявленная как ориентированная на пиксельную графику.

119скачиваний за 30 дней21лайквеса обновлены11 фев 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.

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

pixel-art-diffusion-xl — модель генерации изображений по текстовому описанию, опубликованная в репозитории stablediffusionapi и предназначенная для использования через ModelsLab API. README показывает вызов модели с текстовым prompt и negative prompt и настройками генерации, такими как размер изображения, число шагов и guidance scale. Метаданные указывают на конвейер StableDiffusionXLPipeline и форматы Diffusers и PyTorch; лицензия — CreativeML OpenRAIL-M.

Название указывает на стилизацию под пиксельную графику, однако пример prompt в карточке описывает фотореалистичный портрет, поэтому специализация на пиксель-арте не подтверждена содержимым README.

Сценарии применения

  • создание изображений по текстовому описанию
  • генерация иллюстраций в стиле пиксель-арта
  • эксперименты с отрицательными подсказками и параметрами генерации

Ограничения

README посвящён вызову через ModelsLab API и не содержит подробностей о качестве, обучающих данных или ограничениях генерации. Пример prompt нацелен на фотореализм, поэтому соответствие заявленной пиксельной стилизации неясно.

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

Pixel Art Diffusion XL API Inference

generated from modelslab.com

Get API Key

Get API key from ModelsLab API, No Payment needed.

Replace Key in below code, change model_id to "pixel-art-diffusion-xl"

Coding in PHP/Node/Java etc? Have a look at docs for more code examples: View docs

Try model for free: Generate Images

Model link: View model

View all models: View Models

import requests  
import json  
  
url =  "https://modelslab.com/api/v6/images/text2img"  
  
payload = json.dumps({  
"key":  "your_api_key",  
"model_id":  "pixel-art-diffusion-xl",  
"prompt":  "ultra realistic close up portrait ((beautiful pale cyberpunk female with heavy black eyeliner)), blue eyes, shaved side haircut, hyper detail, cinematic lighting, magic neon, dark red city, Canon EOS R3, nikon, f/1.4, ISO 200, 1/160s, 8K, RAW, unedited, symmetrical balance, in-frame, 8K",  
"negative_prompt":  "painting, extra fingers, mutated hands, poorly drawn hands, poorly drawn face, deformed, ugly, blurry, bad anatomy, bad proportions, extra limbs, cloned face, skinny, glitchy, double torso, extra arms, extra hands, mangled fingers, missing lips, ugly face, distorted face, extra legs, anime",  
"width":  "512",  
"height":  "512",  
"samples":  "1",  
"num_inference_steps":  "30",  
"safety_checker":  "no",  
"enhance_prompt":  "yes",  
"seed":  None,  
"guidance_scale":  7.5,  
"multi_lingual":  "no",  
"panorama":  "no",  
"self_attention":  "no",  
"upscale":  "no",  
"embeddings":  "embeddings_model_id",  
"lora":  "lora_model_id",  
"webhook":  None,  
"track_id":  None  
})  
  
headers =  {  
'Content-Type':  'application/json'  
}  
  
response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)  
  
print(response.text)

Use this coupon code to get 25% off DMGG0RBN

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
0e21621

0 моделей