Учебная диффузионная модель для безусловной генерации изображений бабочек.
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 tanGGwa012/sd-class-butterflies-32 разработана как учебный проект курса Diffusion Models Class. Это диффузионная модель на базе DDPMPipeline из библиотеки Diffusers, предназначенная для безусловной генерации изображений милых бабочек. Её можно использовать для получения отдельных изображений без текстового запроса.
Модель распространяется в формате Diffusers с весами Safetensors и лицензией MIT. Размер модели и поддерживаемые языки в карточке не указаны; поскольку модель создаёт изображения без текстового ввода, языковая поддержка к её назначению не относится.
Модель ориентирована на изображения бабочек и не предназначена для генерации по текстовому запросу. Размер и качество изображений в карточке не описаны.
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('tanGGwa012/sd-class-butterflies-32')
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.