חדש תמונה, וידאו, קריינות ותמלול בקריאה אחת, בלי להריץ מודל. מנסים בלי שרת

GPT
D

danbooru-tags-transformer-v2

רץ בדפדפן

p1atdevapache-2.02024-05-01

  • gradio

היישום מרחיב תגיות קצרות לרשימת מאפיינים מפורטת ומייצר מהן תמונות אנימה. הוא מתאים למי שבונה פרומפטים מדויקים למודלי ציור מבוססי דנבורו.

  • —הורדות בחודש
  • 62לייקים

מה זה

אתם מזינים כמה מילות מפתח בסיסיות של סגנון, דמות או רקע, ומקבלים רשימה מורחבת של תגיות דנבורו יחד עם תמונות שנוצרות ישירות מהן. הממשק מכיל כפתור ייעודי להרחבת הטקסט, שדה פלט עם אפשרות העתקה מהירה, כפתור נוסף ליצירת תמונה, גלריה להצגת התוצאות ומדידת זמן ביצוע. יש במקום גם דוגמאות מובנות שממחישות איך קלט דל הופך למפרט עשיר.

מאחורי הקלעים רצים שני מודלי שפה ייעודיים לתחום, p1atdev/dart-v2-sft וגרסת ה־MoE שלו, שמתמחים בהשלמת תגיות בסגנון מאגר התמונות המוכר. התוצאה הטקסטואלית הזו נשלחת במידת הצורך למודל התמונה animagine-xl-3.1, שמייצר את האיור בפועל לפי התחביר המדויק שנבנה.

מתאים ל

  • הרחבת פרומפטים לאנימה

    הפיכת רשימה קצרה של שניים או שלושה מאפיינים למפרט מלא ומדויק של תגיות דנבורו.

  • יצירת תמונות מהירה

    שליחת התגיות המורחבות ישירות למודל animagine-xl-3.1 לקבלת איור תואם במקום.

  • למידת תחביר תגיות

    בדיקה אילו מאפיינים טכניים משתלבים נכון יחד כדי לשפר תוצאות במחוללי תמונות.

איפה זה נופל

החיסרון המרכזי הוא שהיישום מושהה כרגע ולא ניתן להריץ אותו ישירות בדפדפן בלי להפעיל אותו מחדש. בנוסף, חומרת המעבד הבסיסית חלשה מאוד עבור מודל כמו animagine-xl, כך שזמני ההמתנה לתמונה יהיו ארוכים וכבדים ביחס למחשב מקומי חזק. הממשק גם מתמקד כולו בעולם האנימה והתחביר של דנבורו, כך שהוא לא יעזור למי שמחפש פרומפטים כלליים או סגנונות ריאליסטיים.

שאלות
נפוצות

האם השימוש ביישום עולה כסף?

הגישה ליישום עצמו חופשית לגמרי ואינה דורשת תשלום. עם זאת, הוא נמצא כרגע במצב מושהה בענן של Hugging Face. כדי להשתמש בו צריך להעתיק אותו לחשבון אישי, מה שעשוי לדרוש הקצאת משאבים בתשלום אם בוחרים להריץ אותו על מאיץ גרפי.

האם אפשר להריץ את הקוד באופן מקומי במחשב?

כן, הקוד פתוח תחת רישיון apache-2.0 וזמין להורדה מלאה. תצטרכו להתקין את ספריית gradio ואת המודלים הרלוונטיים של dart ושל animagine. הרצה מקומית על כרטיס מסך תהיה מהירה בהרבה מהמעבד החלש של ההדגמה המקוונת.

במה היישום שונה משימוש ישיר במודל dart-v2?

היישום מחבר בין מודל הרחבת התגיות לבין מודל יצירת התמונות בממשק גרפי אחד ופשוט. במקום לכתוב קוד פייתון שמפעיל את dart ואז להעביר את הפלט למחולל אחר, כאן מקבלים את שניהם יחד. זה חוסך שלבי הדבקה ידניים אבל מגביל אתכם להגדרות המובנות.

כמה זמן לוקח לייצר תגיות ותמונה?

הרחבת הטקסט בלבד מתבצעת בדרך כלל תוך שניות ספורות. לעומת זאת, יצירת התמונה דורשת משאבים כבדים ועלולה להימשך דקות ארוכות בגלל מעבד ה־cpu-basic של השרת. הממשק כולל רכיב ייעודי שמציג את זמן הריצה המדויק בסיום כל פעולה.

איך משתמשים

טוענים את הדוגמאות המוכנות או מקלידים תגיות משלכם ולוחצים על יצירת תגיות. אם רוצים לראות ציור, לוחצים על הפקת התמונה וממתינים לתצוגה בגלריה. הממשק מציג את משך הריצה בשניות, אבל כרגע היישום מוגדר במצב מושהה ואינו מגיב ברשת. כשהוא פועל, השרת מבוסס על מעבד בסיסי בלבד, ולכן יצירת תמונות מורכבות על חומרה ללא מאיץ גרפי צפויה לקחת זמן רב.

הרישיון

הקוד פועל תחת רישיון apache-2.0, שמאפשר שימוש חופשי, עריכה והפצה מסחרית. לגבי התמונות והטקסט שנוצרים או מועלים, השימוש כפוף גם למגבלות של מודלי הבסיס עצמם, בפרט מודל התמונה animagine-xl.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש
  • שימוש בפטנטים

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗