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库名称: diffusers
许可证: 其他
许可证名称: faipl-1.0-sd
许可证链接: https://freedevproject.org/faipl-1.0-sd/
基础模型:

• stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0
  流水线标签: 图像转文本
  标签:
• 动漫

模型ID卡

模型详情

模型描述

这是一个🧨 diffusers模型的模型卡，已推送至Hub。此模型卡为自动生成。

• 开发者: [需补充信息]
• 资助方[可选]: [需补充信息]
• 共享方[可选]: [需补充信息]
• 模型类型: [需补充信息]
• 语言(NLP): [需补充信息]
• 许可证: [需补充信息]
• 微调自模型[可选]: [需补充信息]

模型来源[可选]

• 代码库: [需补充信息]
• 论文[可选]: [需补充信息]
• 演示[可选]: [需补充信息]

用途

直接使用

[需补充信息]

下游用途[可选]

[需补充信息]

超出范围用途

[需补充信息]

偏差、风险与限制

[需补充信息]

建议

应让用户（包括直接使用和下游用户）了解模型的风险、偏差和限制。需补充更多信息以提供进一步建议。

快速开始

使用以下代码开始使用模型。

[需补充信息]

训练详情

训练数据

[需补充信息]

训练流程

预处理[可选]

[需补充信息]

训练超参数

• 训练方案: [需补充信息]

速度、规模、时间[可选]

[需补充信息]

评估

测试数据、因素与指标

测试数据

[需补充信息]

因素

[需补充信息]

指标

[需补充信息]

结果

[需补充信息]

总结

模型检查[可选]

[需补充信息]

环境影响

碳排放量可使用Lacoste等人(2019)提出的机器学习影响计算器估算。

• 硬件类型: [需补充信息]
• 使用时长: [需补充信息]
• 云服务提供商: [需补充信息]
• 计算区域: [需补充信息]
• 碳排放量: [需补充信息]

技术规格[可选]

模型架构与目标

[需补充信息]

计算基础设施

[需补充信息]

硬件

[需补充信息]

软件

[需补充信息]

引用[可选]

Bibtex:

[需补充信息]

APA:

[需补充信息]

术语表[可选]

[需补充信息]

更多信息[可选]

[需补充信息]

模型卡作者[可选]

[需补充信息]

模型卡联系方式

[需补充信息]