Zacznij terazZacznij za darmo

Znajdowanie najpopularniejszego modelu text-to-image

Czas doprecyzować wyszukiwanie, aby znaleźć i załadować najpopularniejszy model Stable Diffusion do zadania text-to-image od CompVis w Hugging Face Hub.

Photo of a labrador chasing a ball

API Hugging Face Hub zostało już załadowane (api), podobnie jak moduł StableDiffusionPipeline z biblioteki diffusers. Modele Stable Diffusion pozwalają generować obrazy na podstawie dowolnego promptu – na przykład: "a black labrador chasing a tennis ball".

To ćwiczenie jest częścią kursu

Modele multimodalne z Hugging Face

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Ogranicz wyszukiwanie wyłącznie do modeli przeznaczonych do zadań text-to-image.
  • Użyj odpowiedniego tagu, aby upewnić się, że model można załadować przy użyciu klasy StableDiffusionPipeline z biblioteki diffusers.
  • Posortuj wyniki według liczby "likes".
  • Załaduj najpopularniejszy model z listy models, używając jego identyfikatora.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

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].____)
Edytuj i uruchom kod