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Identification du modèle de conversion texte-image le plus populaire

Il est temps d'affiner votre recherche afin de trouver et de charger le modèle Stable Diffusion de conversion texte-image le plus populaire sur CompVis sur le Hub Hugging Face.

Photo d'un labrador poursuivant une balle

L'API Hugging Face Hub a été chargée (api), tout comme le module StableDiffusionPipeline de la bibliothèque diffusers. Avec les modèles Stable Diffusion, vous pouvez générer une image à partir de n'importe quelle suggestion, par exemple « un labrador noir poursuivant une balle de tennis ».

Cet exercice fait partie du cours

Modèles multimodaux avec Hugging Face

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Instructions

  • Veuillez utiliser uniquement des modèles destinés à des tâches d'text-to-image.
  • Veuillez utiliser une balise appropriée pour garantir que le modèle puisse être chargé par la classe StableDiffusionPipeline à partir de la bibliothèque diffusers.
  • Trier les résultats en fonction du nombre d'"likes".
  • Veuillez charger le modèle le plus populaire à partir de models en utilisant son ID.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

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].____)
Modifier et exécuter le code