其次,在HuggingFists右上角的个人信息->个人设置->资源账号中添加一个Hugging Face访问账号。进入资源账号界面后,选择添加资源账号,弹出如下的界面: 选中Hugging Face类型,并将申请到的访问令牌填充进“访问token”输入框,填充完成后提交,创建成功。 有时候,我们可能处于一个内网环境,无法直接访问到Hugging Face网站,那...
大家在Hugging face模型这个子页面下通过text-to-image这个标签可以找到非常多的已经训练好的模型,还可以用下载数或者点赞数排序检索。这些模型中的一部分已经在云上部署,可以直接在Hugging face的网站上进行图片生成。这个过程完全免费,但是可能需要排队等候的时间会比较久。而且Hugging face是面向所有机器学习算法的模型...
大家在Hugging face模型这个子页面下通过text-to-image这个标签可以找到非常多的已经训练好的模型,还可以用下载数或者点赞数排序检索。这些模型中的一部分已经在云上部署,可以直接在Hugging face的网站上进行图片生成。这个过程完全免费,但是可能需要排队等候的时间会比较久。而且Hugging face是面向所有机器学习算法的模型...
每天,开发人员和组织都在使用 Hugging Face 平台上托管的模型,将想法变成用作概念验证(proof-of-concept)的 demo,再将 demo 变成生产级的应用。Transformer 模型已成为广泛的机器学习(ML)应用的流行模型结构,包括自然语言处理、计算机视觉、语音等;扩散模型(Diffusers)也已成为 text-to-image、image-to-image...
扩散模型(Diffusers)也已成为 text-to-image、image-to-image 类生成模型的流行模型结构; 其他模型结构在其他任务中也很受欢迎,而我们在 Hugging Face Hub 上提供了这些模型结构的所有信息。 在Hugging Face,我们致力于在保障质量的前提下,尽可能简化 ML 的相关开发和运营。让开发者在一个 ML 项目的整个生命周期...
飞桨携手 Hugging Face 共建开源生态,让开发者能够更方便地基于飞桨框架使用 Hugging Face 生态的优秀模型。在 AIGC 方向,目前飞桨自然语言处理模型库 PaddleNLP 和多模态扩散模型库 PPDiffusers 已经完成了与 Hugging Face Hub 的生态兼容,支持一行代码实现 Hugging Face Hub 模型加载与上传、快速 Demo 体验、推理...
目前已经集成了30+ Pipelines,支持文图生成(Text-to-Image Generation)、文本引导的图像编辑(Text-Guided Image Inpainting)、文本指导的图像变换(Image-to-Image Text-Guided Generation)、超分(Super Superresolution)在内的10+任务,覆盖文本图像跨模态、图像、音频等多种模态。
视觉竞技场和开放 VLM 排行榜都仅限于提交给它们的模型,且需要更新才能添加新模型。如果你想查找其他模型,可以在image-text-to-text任务下浏览 hub 中的模型。 在排行榜中,你会看到各种不同的用于评估视觉语言模型的基准,下面我们选择其中几个介绍一下。
据站长之家 1 月 5 日报道,Hugging Face 团队正试图通过一款名为 aMUSEd 的新模型加快速度,该模型可以在短短几秒钟内生成图像,比其他竞争对手如 Stable Diffusion 更快。 这款轻量级的文本到图像模型基于谷歌的 MUSE 模型,参数规模约为 8 亿。aMUSEd 可以部署在移动设备等设备上。它的速度来自于它的构建方式。
扩散模型(Diffusers)也已成为 text-to-image、image-to-image 类生成模型的流行模型结构; 其他模型结构在其他任务中也很受欢迎,而我们在 Hugging Face Hub 上提供了这些模型结构的所有信息。 在Hugging Face,我们致力于在保障质量的前提下,尽可能简化 ML 的相关开发和运营。让开发者在一个 ML 项目的整个生命周期...