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
Это диффузионная модель, созданная как учебная работа для первого блока курса по diffusion-моделям. Она генерирует изображения бабочек без текстового запроса и запускается через DDPMPipeline библиотеки Diffusers. Модель распространяется в форматах Diffusers и safetensors по лицензии MIT.
Модель предназначена для генерации изображений бабочек и не заявлена как модель общего назначения; качество и разнообразие результатов 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('youngjung/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.