TIPO — это инструмент для расширения, создания и уточнения подсказок ввода для моделей T2I. Он может работать как с тегами Danbooru, так и с естественным языком. А это значит, что вы можете использовать его практически на всех существующих моделях T2I. Вы можете использовать его как «профессиональную» версию DTG Model Arch: LLaMA Размер: 200 млн параметров. Данные обучения: Danbooru Метаданные: 7,8 млн записей CC12M/GBC10M: около 11 млн записей Coyo11M: около 11 млн записей Процедура обучения: Danbooru + cc12m: 5 эпох Danbooru: 1 эпоха Danbooru + cc12m + coyo11m: 3 эпохи (в настоящее время 2 эпохи, все еще обучается) Видно токенов: в настоящее время 35 миллиардов токенов. Стоимость времени: около 2–3 недель на 4×3090. Хотя официальный код вывода с множеством форматирования и автоматических функций сейчас находится в секрете. Вы все равно можете попытаться создать свой собственный интерфейс вывода на основе приведенного ниже формата: Модель обучена на основе «Что мы использовали для обучения модели T2I», что по сути является заголовком из VLM. Поскольку эти VLM имеют множество различных галлюцинаций, этот проект также будет генерировать некоторый контент, который «выглядит как галлюцинация». Но поскольку модель T2I, которую мы хотим использовать, также обучена такого рода вещам, она все равно может генерировать нисходящее изображение или даже лучше. Например: * Будет много функций ушей/рогов животных…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: KBlueLeaf
Теги: gguf, llama, en, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 34 | Загрузок: 0
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
