Учебная диффузионная модель для безусловной генерации изображений милых 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
Это диффузионная модель из учебного курса Diffusion Models Class, предназначенная для безусловной генерации изображений милых бабочек. Она использует DDPMPipeline из библиотеки Diffusers и публикует веса в формате safetensors. Модель принимает случайный шум и создаёт изображение без текстового запроса.
Модель подходит для экспериментов и учебных демонстраций генерации изображений. Репозиторий распространяется по лицензии MIT. Размер модели, разрешение генерируемых изображений и поддерживаемые языки в доступных данных не указаны.
Модель ориентирована на изображения бабочек и не принимает текстовые подсказки; доступные сведения не описывают качество и разнообразие генерации.
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('tingye1/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.