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zero123-xl-diffusers

zero123-xl-diffusers

探索模型在研究及艺术创作中的安全应用

Zero123-XL-Diffusers模型用于研究，关注大规模生成模型的安全部署及艺术创作应用。建议避免用其生成可能引发争议的图像，如歧视性内容。该模型无法完全实现真实感，并可能生成有误导性的面部或人物图像，存在社会偏见。使用时可结合Safety Checker模块以过滤不当内容。训练集包含潜在不当内容，已采取安全措施。

Zero-1-to-3Github生成模型内容安全开源项目限制偏见Huggingface模型
Hugging Face论文文档

项目介绍：zero123-xl-diffusers

零到三123-xl-diffusers项目是一个以研究为导向的创新项目，旨在探索和应用生成式模型的可能性。该项目的应用范围广泛，从艺术创作到教育工具，为研究提供了丰富的舞台。以下是对这个项目的详细介绍。

项目用途

直接用途

该模型主要用于研究目的，具体研究领域包括：

  • 安全部署大规模模型。
  • 探索和理解生成模型的局限性和偏见。
  • 艺术作品的生成及设计创作。
  • 应用于教育或创意工具。
  • 生成式模型的深入研究。

不当使用和使用限制

模型不能被用于故意创造或传播可能会导致敌对或疏离环境的图像。这包括生成令人不安、痛苦或冒犯的内容，及传播历史或现今的刻板印象的内容。此外，模型不能用于产生对人类或事件的真实信息。

局限性和偏见

局限性

  • 模型无法完美呈现真实感。
  • 模型不能渲染清晰的文字。
  • 人脸和人物的解析或生成可能不准确。
  • 模型的自动编码部分具有损失性。
  • 数据集可能包含成人、暴力和性内容，因此应用了安全检查以部分缓解风险。

偏见

生成模型尽管很强大，但也可能会加强或放大社会偏见。该模型主要在使用英文描述的图像数据上进行训练，因而对其他语言社区和文化的图像和概念考虑不足，西方文化被过度表现。因此，比照着重现和放大了这些偏见。

安全模块

模型的设计意图是与Diffusers中的安全检查器一起使用。这个模块通过检查输入与已知的硬编码不当内容概念进行比较，确保上传内容中可能存在的有害概念被检测到和管理。

引用

研究者可以在以下出版物中查阅更多关于零到三123-xl-diffusers的信息：

@misc{liu2023zero1to3,
      title={Zero-1-to-3: Zero-shot One Image to 3D Object}, 
      author={Ruoshi Liu and Rundi Wu and Basile Van Hoorick and Pavel Tokmakov and Sergey Zakharov and Carl Vondrick},
      year={2023},
      eprint={2303.11328},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

通过这样的设置，zero123-xl-diffusers为学界和各领域的研究人员提供了一个安全和丰富的创新探索工具。

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