Создайте/дополните свое приглашение моделью, обученной на большом и разнообразном наборе данных подсказок. Эта модель представляет собой доработанную версию facebook/opt-350m на наборе данных pszemraj/text2image-prompts-multi. В наборе оценок он достигает следующих результатов: — Потеря: 1,6669 — количество шагов оценки в секунду: 16,21 — недоумение: 5,29 Приведенный выше пример был создан с помощью DALL-E 2, но, конечно, будет работать с любой моделью text2image. — Модель будет генерировать дополнения, которые смещены в сторону данных обучения, т. е. того, что люди уже просили в разногласиях SD/midjourney и т. д. Создание более крупного набора данных было попыткой смягчить это за счет большего количества данных из разных наборов данных. Подробности смотрите на карточке набора данных pszemraj/text2image-prompts-multi. Набор данных представляет собой компиляцию нескольких наборов данных для преобразования текста в изображение на HuggingFace 🙂 Во время обучения использовались следующие гиперпараметры: — скорость обучения: 0,0002 — trainbatchsize: 8 — evalbatchsize: 4 — начальное число: 42 — распределенный тип: multi-GPU — numdevices: 2 — градиентаккумуляция шагов: 16 — totaltrainbatchsize: 256 — totalevalbatchsize: 8 — оптимизатор: Адам с betas=(0.9,0.999) и epsilon=1e-08 — lrschedulertype: cosine — lrschedulerwarmupratio: 0.04 -…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: pszemraj
Теги: opt, generated_from_trainer, text generation, stable diffusion, midjourney, text2image, text to image, prompt augment
Лайков: 7 | Загрузок: 12
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
