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DanTagGen-delta

改进标签生成与艺术图像多样性的开源项目

DanTagGen-delta项目在HakuBooru数据库的支持下,利用NanoLLaMA架构和7.2M数据集进行训练,适用于LLaMA推理接口。引入质量标签的新版本增强了图像多样性,尽管存在轻微欠拟合。项目提供FP16与低比特量化模型,建议使用llama.cpp提升运行效率。

InsTag - LLM监督微调数据分析与优化工具
GithubInsTagLLM开源项目数据分析标签系统监督微调
InsTag是大型语言模型监督微调数据分析工具,通过标记和分类用户查询,量化评估数据多样性与复杂性。该工具为研究人员提供模型训练优化依据,基于InsTag分析结果,仅需6K样本即可训练出TagLM模型。在MT-Bench评测中,TagLM表现优于多个开源LLM,凸显了InsTag在提升LLM训练效率方面的价值。
CodeFuse-CodeLlama-34B-GGUF - 基于Llama2打造的高性能代码生成模型,多量化格式任您选择
CodeLlamaGGUFGithubHuggingface代码生成大语言模型开源项目模型模型量化
CodeFuse-CodeLlama-34B是一款基于Llama2架构的代码生成模型,提供2位至8位多种GGUF量化格式。该模型支持CPU和GPU推理,具有优秀的代码理解与生成能力。开发者可根据硬件和性能需求选择合适的量化版本,实现高效部署。模型兼容llama.cpp、text-generation-webui等主流框架,便于快速集成使用。
PixArt-XL-2-512x512 - 快速生成高分辨率图像的高效能模型
GithubHuggingfacePixart-α开源项目扩散模型文本到图像模型深度学习生成模型
PixArt-α是一个基于Transformer架构的文本到图像生成框架,能够从文本提示生成高分辨率图像,最高可达1024像素。相比于Stable Diffusion v1.5,其训练时间仅为10.8%,大幅降低成本与碳排放。用户偏好评估显示,PixArt-α在实现效率与图像质量方面表现卓越,适用于艺术创作、教育用途及生成模型研究。但需要注意的是,其在图像还原现实性和复杂任务的执行上尚有局限。查看其GitHub或arXiv以了解更多细节。
dreamlike-anime-1.0 - 动漫风格图像生成模型,支持多种分辨率输出
Dreamlike Anime 1.0GithubHuggingface动漫模型开源项目文本生成图像模型负面提示高质量图片
Dreamlike Anime 1.0是由dreamlike.art发布的图像生成模型,专注于高质量的动漫风格图像生成。通过文本提示,用户可以生成多样的图像效果。该模型适用于多种分辨率,支持增强动漫与写实风格的提示词配置。模型可在dreamlike.art免费使用,包含多个相关模型。在图像生成过程中,用户可以调整负面提示词以优化结果。此模型具有特殊的使用许可,禁止在网站或应用程序中托管、微调或进行推断,但允许生成图像用于最多10人规模的商业用途。
tame-the-authenticity-machine-v10-sdxl - 稳定扩散XL模型实现逼真图像生成
GithubHuggingfacediffusersstable-diffusiontext-to-image图像生成开源项目模型真实感
该项目利用zyxt99565的模型,通过diffusers库进行文本到图像的转换,支持多标签如stable-diffusion-xl和photorealistic,专注于生成高质量逼真图像。
Llama-3SOME-8B-v1-GGUF - 经过小说写作训练优化的轻量级语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3SOME人工智能开源项目文本生成模型炼丹语言模型
Llama-3SOME-8B-v1是基于Llama-3-Soliloquy-8B训练的语言模型,主要专注于小说创作。模型支持角色对话、场景叙述等多种写作形式,能保持长文本的连贯性和故事性。提供8bpw、6bpw、4bpw等多种量化版本,满足不同设备的运行需求。
TinyLLama-v0 - 基于Llama架构的轻量级开源文本生成模型TinyLLama
GithubHuggingfaceLlamaTinyStories开源项目模型模型训练神经网络自然语言处理
TinyLLama-v0是一个基于Llama架构的轻量级语言模型项目,重现了TinyStories-1M的功能。项目提供完整训练流程,包括数据准备、模型训练和验证脚本。它使用open_llama_3b分词器,在40GB A100 GPU上训练3小时/轮,共9小时。虽处于概念验证阶段,存在长文本截断等限制,但TinyLLama-v0为开发者提供了探索小型语言模型的平台。项目包含演示脚本和验证工具,适用于文本生成等自然语言处理任务研究。
StarCoder2-7B-GGUF - 多种量化模型版本,提升代码生成性能与存储效率
GithubHuggingfaceLlamaEdgeStarCoder2代码生成开源项目模型模型压缩量化模型
此项目提供多种量化模型版本,旨在优化代码生成任务中的性能与存储效率。可选范围包括小容量、质量损失较大的版本到大容量、质量损失低的版本,以满足各种需求。Q4_K_M与Q5_K_M模型在质量与容量间表现出良好的平衡。该项目使用llama.cpp进行量化,适合空间与性能有特定需求的开发者。
anything-v4.0 - 动漫风格图像生成的高级稳定扩散模型
AI生成Anything V4.0GithubHuggingface动漫风格商业使用开源项目模型稳定扩散
Anything V4是一个面向动漫风格图像生成的潜在扩散模型,通过简单提示即可生成细节丰富的图像。支持danbooru标签以及Gradio Web UI操作,并提供Fantasy.ai商业使用许可。该模型兼容多平台,可导出ONNX、MPS及FLAX/JAX格式,支持简化的Python代码进行图像生成,适合生成动漫人物和风景等多样化内容。
dart-v1-sft - 优化Danbooru标注生成的Transformer模型
GithubHuggingfacetransformers开源项目标签生成模型模型微调深度学习自然语言处理
Dart是一款经过微调的Transformer模型,专注于Danbooru标注生成,具备良好的效率和准确性。借助Hugging Face的Transformers和Optimum库,该模型支持ONNX等多种高性能推理工具。Dart旨在为开发者提供便捷的标注生成功能,基于2020年以后的最新数据集进行训练,确保生成结果的时效性和相关性。
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