license: other license_name: playground-v2-community license_link: https://huggingface.co/playgroundai/playground-v2-1024px-aesthetic/blob/main/LICENSE.md tags:

• 文生图
• playground inference: parameters: guidance_scale: 3 width: 512 height: 512

Playground v2 – 512px基础模型

本仓库包含一个生成512x512分辨率图像的基础（预训练）模型。

该模型主要用于研究目的，通常无法生成高度美学化的图像。

您可以通过Hugging Face的🧨 Diffusers库使用该模型。

Playground v2是基于扩散原理的文生图生成模型，由Playground研究团队从零开始训练完成。

根据Playground的用户研究显示，用户对Playground v2生成图像的偏好度是Stable Diffusion XL的2.5倍。

我们非常高兴能向社区发布不同训练阶段的中间检查点，包括评估指标。希望这能促进图像生成基础模型的进一步研究。

此外，我们还推出了新的自动美学质量评估基准MJHQ-30K。

更多详情请参阅我们的博客。

模型说明

• 开发团队: Playground
• 模型类型: 基于扩散的文生图生成模型
• 许可协议: Playground v2社区许可
• 概述: 该模型根据文本提示生成图像，是潜在扩散模型，使用两个固定的预训练文本编码器(OpenCLIP-ViT/G和CLIP-ViT/L)，架构与Stable Diffusion XL相同。

使用🧨 Diffusers运行模型

安装diffusers >= 0.24.0及依赖项：

pip install transformers accelerate safetensors

运行示例代码：

from diffusers import DiffusionPipeline
import torch

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "playgroundai/playground-v2-512px-base",
    torch_dtype=torch.float16,
    use_safetensors=True,
    add_watermarker=False,
    variant="fp16",
)
pipe.to("cuda")

prompt = "丛林中的宇航员，冷色调，柔和色彩，细节丰富，8K画质"
image = pipe(prompt=prompt, width=512, height=512).images[0]

用户研究

Playground进行的用户研究（涵盖2,600多个提示词和数千名用户）显示，用户对Playground v2生成图像的偏好度是Stable Diffusion XL的2.5倍。

我们按照标准流程在PartiPrompts和Playground团队整理的内部提示数据集上报告用户偏好指标。"Internal 1K"提示数据集涵盖多样化类别和任务。

研究要求用户从(1)美学偏好和(2)图文匹配度两个维度评估图像对。

MJHQ-30K基准

我们推出新基准MJHQ-30K，通过高质量数据集上的FID分数自动评估模型美学质量。

该基准从Midjourney精选10个常见类别的高质量数据（每类3,000样本），采用美学评分和CLIP评分确保质量，并保证类别内多样性。

Playground v2在1024x1024分辨率下计算FID，结果显示在综合FID和所有类别FID（尤其是人物和时尚类别）上均优于SDXL-1-0-refiner，与用户研究结果一致，表明人类偏好与MJHQ-30K基准FID分数存在相关性。

我们公开此基准，鼓励社区用于模型美学质量评估。

中间基础模型

除playground-v2-1024px-aesthetic外，我们还发布不同训练阶段的中间检查点以促进像素级基础模型研究。上表展示了MSCOCO14评估集上的FID和CLIP分数（注：由于提示词列表差异，我们的结果可能与SDXL公布数据不同）。

引用方式

@misc{playground-v2,
      url={[https://huggingface.co/playgroundai/playground-v2-1024px-aesthetic](https://huggingface.co/playgroundai/playground-v2-1024px-aesthetic)},
      title={Playground v2},
      author={Li, Daiqing and Kamko, Aleks and Sabet, Ali and Akhgari, Ehsan and Xu, Lin and Doshi, Suhail}
}