这是一个基于 Qwen/Qwen3-0.6B-Base图像标签体系相关的自然语言和标签数据。 基础模型: Qwen/Qwen3-0.6B-Base 微调方法: 指令微调 (Инструкция) SFT) Производительность: LLaMA-Factory Версия:数据来源:来自约1100万真实图像的tag и vlm的captio n, 每张图像提供5条不同方式的caption描述和一个tag组合。 Производительность: Стоимость 438,47 для токена. Производительность: 2500 часов графического процессора с NVIDIA GeForce RTX 4090. Производительность: 768。此长度覆盖了 99,5% 的训练样本。为保证输入 XML结构的完整性，超长的样本在训练中被舍弃。 由于此语言模型与 Neta-Lumina图像模型使用了高度类似的高质量自然语言-标签数据集进行训练,二者在数据理解上具有天然的一致性。这意味着:高度适配的理解能力: 本模型生成的标签 (Теги) 和自然语言描述 (Подписи)在风格、结构和细节上，与 Neta-Lumina 的“偏好”高度契合。 释放 T2I 模型潜力:使用本模型生成的精准提示词，可以更有效地引导 Neta-Lumina创作出符合预期的、高质量的图像作品。 由于 gemma-2-2b 和 qwen的分词器存在略有不同的轻微调整,为了确保 Tag能被正确识别并获得最佳生成效果,请在将文Лучший друг для друга, который находится в непосредственной близости от места действия: 1. 将下划线替换为空格。 2. 修正字段名称（将 авторские права 调整为 авторские права）。 3. 注入默认 Meta 标签。对于依赖标签的模型,本模型可以高效生成、补全和优化标签集。 使用方式: 1. 调用, 或2. Использование XML 中 ` 标签下的各类标签文。 3.将提取的标签用», «连接起来，形成适用于目标模型的提示词。 自动生成标签:为动漫风格的图像描述生成 Данбору风格的标签。 生成图像描述:基于标签或自然语言，生成或丰富图像描述。 文生图提示词工程:**将生成的标签作为提示词,输入到文生图模型中。 模型定位:纯粹的辅助工具本模型的设计目标是作为一个纯粹的辅助工具,其核心功能是根据用户提供的特定指令和输入内容, 进行忠实的文本转换与生成。模型不会审查、评估、修改或引导用户的原始意图**。它会如实处理输入数据,无论其内容如何。例如,模型不具备将NSFW (небезопасно для работы) 输入“修正”为 SFW (безопасно для…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: SakikoLab
Теги: qwen3, not-for-all-audiences, conversational, text-generation-inference, endpoints_compatible
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Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
