许可证: mit
评估指标:

• 均方误差
  库名称: diffusers
  标签:
• 扩散模型
  流水线标签: 无条件图像生成

可怕爱猫咪模型卡

DDPMCats 是一个能够生成猫咪图像的潜在噪声到图像扩散模型。如需了解 Stable Diffusion 的工作原理，请参阅 🤗 的 Stable Diffusion 博客。

您可以通过 Hugging Face 的 🧨Diffusers 库使用此模型。

Diffusers 使用示例

from diffusers import DiffusionPipeline  

pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("nroggendorff/cats")  
pipe = pipeline.to("cuda")  

image = pipe().images[0]  

image.save("cat.png")  

模型详情

• 训练批次大小: 16
• 评估批次大小: 16
• 训练轮数: 50
• 梯度累积步数: 1
• 学习率: 1e-4
• 学习率预热步数: 500
• 混合精度: "fp16"
• 评估指标: "均方误差"

偏差说明

• 该模型可能因训练数据而存在偏差。它不会生成受虐待或病态猫咪的图像，因为模型优先考虑动物的福祉。

局限性

• 模型无法实现完美的照片级真实感
• 模型无法生成清晰可辨的文字
• 训练数据集规模为中等至大型: huggan/few-shot-cat

开发者

• 诺亚·林登·罗根多夫

本模型卡由诺亚·罗根多夫编写，基于 Stable Diffusion v1-5 模型卡 完成。