%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Latentdiffusiondinov2
L
Latentdiffusiondinov2
SherryXTChenによって開発
Instruct-CLIP は、命令誘導の画像編集タスクを最適化するための対照学習ベースのモデルです。
ダウンロード数 35
リリース時間 : 3/25/2025
モデル概要
このモデルは対照学習によりデータを自動最適化し、命令誘導の画像編集能力を向上させ、テキスト命令に基づいて画像を編集できます。
モデル特徴
命令誘導の画像編集
テキスト命令に基づいて画像を編集し、高品質な画像変換を実現します。
対照学習最適化
対照学習によりデータを自動最適化し、モデルの編集能力と汎化性能を向上させます。
マルチモーダルサポート
視覚と言語モダリティを組み合わせ、より正確な命令理解と画像編集を実現します。
モデル能力
命令誘導の画像編集
マルチモーダル画像処理
テキストから画像への変換
使用事例
画像編集
スタイル変換
テキスト命令に基づいて画像を特定のスタイル（油絵、アニメなど）に変換します。
高品質なスタイル変換効果
オブジェクト置換
命令に従って画像内の特定のオブジェクトや背景を置き換えます。
自然なオブジェクト置換効果
クリエイティブデザイン
クリエイティブ画像生成
テキスト記述に基づいてクリエイティブな画像を生成または編集します。
多様なクリエイティブ出力
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98