Ddpm Mnist

🚀 無条件MNIST DDPM

このモデルはMNISTデータセットで学習された非常に軽量なUNet2Dです。無条件であり、生成する数字を選ぶことはできません。このモデルはGoogle ColabのL4 GPUインスタンスで約40分で学習されました。学習ログはTraining metricsタブで確認できます。

🚀 クイックスタート

このモデルはMNISTデータセットで学習された軽量なUNet2Dで、無条件で画像を生成します。条件付きモデルは1aurent/ddpm-mnist-conditionalにありますが、バグが多いです。

✨ 主な機能

• MNISTデータセットで学習された軽量なUNet2Dモデル。
• 無条件で画像を生成する機能。
• Google ColabのL4 GPUインスタンスで約40分で学習可能。

📦 インストール

このREADMEには具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションをスキップします。

💻 使用例

基本的な使用法

from diffusers import DDPMPipeline

pipeline = DDPMPipeline.from_pretrained('1aurent/ddpm-mnist')
image = pipeline().images[0]
image

高度な使用法

このREADMEには高度な使用法のコード例が記載されていないため、このセクションをスキップします。

📚 ドキュメント

このモデルはMNISTデータセットで学習された非常に軽量なUNet2Dです。無条件であり、生成する数字を選ぶことはできません。このモデルはGoogle ColabのL4 GPUインスタンスで約40分で学習されました。学習ログはTraining metricsタブで確認できます。

条件付きモデルは1aurent/ddpm-mnist-conditionalにありますが、バグが多いです。

🔧 技術詳細

このREADMEには具体的な技術詳細が50文字以上記載されていないため、このセクションをスキップします。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。