Характеристики

Лицензия: CreativeML OpenRAIL-M
Библиотека: diffusers
Опубликована: 20 ноя 2022

Ссылки

ranma_diffusion

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Дообученная на кадрах «Ранмы ½» диффузионная модель для генерации изображений в стиле аниме конца 1980-х — начала 1990-х.

46скачиваний за 30 дней39лайковвеса обновлены16 мая 2023

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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Изображения» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели сгенерируют результат по каждой задаче. Опубликованный тест появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

ranmadiffusion — дообученная диффузионная модель tashachan28 для генерации изображений в стиле аниме конца 1980-х — начала 1990-х, с акцентом на аниме «Ранма ½». Для вызова целевого стиля рекомендуется добавлять в текстовый запрос ключевое слово «80sanimestyle». Модель обучена методом DreamBooth на 121 кадре из «Ранмы ½» в течение 3000 шагов на базе Linaqruf/anything-v3.0.

Модель предназначена для генерации изображений по текстовым запросам и распространяется в форматах Diffusers, PyTorch и safetensors для библиотеки Diffusers. Автор отмечает, что результат зависит от метода сэмплирования; среди удачных вариантов названы DPM2 и DPM++ с их вариантами. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M.

Сценарии применения

генерация артов в стиле аниме «Ранма ½»
создание иллюстраций с эстетикой аниме 1980-х и 1990-х
генерация персонажей в ретро-аниме стилистике
создание изображений по текстовым запросам с триггером 80sanimestyle

Ограничения

Качество результата зависит от метода сэмплирования; автор рекомендует экспериментировать с настройками и отмечает DPM2 и DPM++ как удачные варианты. Модель специализирована на стилистике конкретного аниме и может быть менее подходящей для иных визуальных задач.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей I.10Универсальные способностиВидео, анимация и 3DAI помогает создавать, анализировать и преобразовывать динамический визуальный контент и 3D-сцены.18 задач3 279моделей I.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for ranma_diffusion

A fine tuned diffusion model that attempts to imitate the style of late '80s early 90's anime specifically, the Ranma 1/2 anime.

Model Description

A fine tuned diffusion model that attempts to imitate the style of late '80s early 90's anime specifically, the Ranma 1/2 anime. Use "80sanimestyle" in your prompt. This model benefits a lot from playing around with different sampling methods, but I feel like DPM2, DPM++ and their various ititerations, work the best with this model.

This model was trained using TheLastBen's fast-stable-diffusion for dreambooth. Model was trained on 121 screenshots from Ranma 1/2, with 3000 steps, and Anything-V3.0 as the base model.

diff_ex_1 copy.png diff_ex_2 copy.png diff_ex_3 copy.png diff_ex_4 copy.png diff_ex_5 copy.png diff_ex_6 copy.png diff_ex_7 copy.png