/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Опубликована
11 сен 2022

stable-diffusion-vae-anime

Генерация изображенийТекст → изображение

Дообученный на аниме-изображениях VAE для Stable Diffusion, предназначенный для использования в генеративном конвейере.

0скачиваний за 30 дней21лайквеса обновлены11 сен 2022

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

ttj/stable-diffusion-vae-anime — VAE-автоэнкодер для Stable Diffusion, дообученный на подмножестве Danbooru2017 для работы с аниме-изображениями. Автор сообщает, что модель дообучена на VAE из CompVis/stable-diffusion-v1-4; обучение заняло около 17 часов на одной RTX 3090, опубликован последний чекпойнт. Модель загружается через stable_diffusion_jax и распространяется в формате Flax.

Она предназначена для использования в конвейере генерации изображений Stable Diffusion, чтобы кодировать и декодировать латентные представления изображений аниме. README указывает лицензию CreativeML OpenRAIL-M; применяются её условия и ограничения.

Сценарии применения

  • кодирование аниме-изображений в латентное представление Stable Diffusion
  • декодирование латентных представлений в аниме-изображения
  • замена VAE в конвейере генерации аниме в Stable Diffusion

Ограничения

Это VAE-компонент, а не самостоятельная генеративная модель: для работы требуется совместимый конвейер Stable Diffusion. README не приводит количественных оценок качества или подробных сведений о проверке модели.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Details

Usage

from stable_diffusion_jax import AutoencoderKL
vae, vae_params = AutoencoderKL.from_pretrained(
    "ttj/stable-diffusion-vae-anime", _do_init=False, dtype=dtype, use_auth_token=True
)

For example on using this model, please refer to this notebook in the github repo.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов
8388083

0 моделей