Учебная диффузионная модель для безусловной генерации милых изображений.
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 первая учебная работа в рамках курса Diffusion Models Class. Она предназначена для безусловной генерации изображений: модель создаёт изображение без текстового описания на входе. В карточке приведён пример запуска через библиотеку Diffusers и конвейер DDPMPipeline.
Модель описана как генератор милых изображений, однако другие сведения о размере, обучающих данных и поддерживаемых языках не приводятся. Репозиторий содержит модель в формате Diffusers с весами Safetensors. Лицензия — MIT.
Это учебная модель; карточка не приводит данных о её качестве, разнообразии генерации или обучающем наборе.
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('yz1iuuw/first-diffusion-model')
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.