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Das beliebteste Text-zu-Bild-Modell finden

Jetzt kannst du deine Suche verfeinern, um das beliebteste Text-zu-Bild-Modell „Stable Diffusion“ von CompVis auf dem Hugging Face Hub zu finden und zu laden.

Foto von einem Labrador, der einen Ball jagt

Die Hugging Face Hub API wurde geladen (api), ebenso wie das Modul „ StableDiffusionPipeline ” aus der Bibliothek „ diffusers ”. Mit Stable Diffusion-Modellen kannst du ein Bild aus jeder beliebigen Eingabe generieren, z. B. „ein schwarzer Labrador, der einen Tennisball jagt“.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Multimodale Modelle mit Hugging Face</Kurs>
Kurs ansehen

Übungsanweisungen

  • Nimm nur Modelle, die für „ text-to-image “-Aufgaben gedacht sind.
  • Verwende ein passendes Tag, damit das Modell von der Klasse „ StableDiffusionPipeline ” aus der Bibliothek „ diffusers ” geladen werden kann.
  • Sortiere die Ergebnisse nach der Anzahl der „ "likes" “.
  • Lade das beliebteste Modell von models mit seiner ID.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

models = api.list_models(
    # Filter for text-to-image tasks
    task="____",
    author="CompVis",
    # Filter for models that can be loaded by the diffusers library
    tags="diffusers:____",
    # Sort according to the most popular
    sort="____"
)

models = list(models)

# Load the most popular model from models
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(models[0].____)
Code bearbeiten und ausführen