sayakpaul/xl-base-0.9-refiner-parti-prompts
收藏Hugging Face2023-06-29 更新2024-03-04 收录
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资源简介：
该数据集是通过使用Stable Diffusion XL模型生成的，包含了1632个训练样本。每个样本由一个提示词（prompt）和四张生成的图像组成。这些图像是通过DiffusionPipeline和RefinerPipeline生成的，并且每个样本的图像路径被记录在数据集中。数据集的生成过程涉及加载预训练模型、运行推理、保存生成的图像，并将结果推送到Hugging Face Hub。
提供机构：
sayakpaul
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
- xl-base-0.9-refiner-parti-prompts
数据集特征
- prompt: 数据类型为字符串。
- image_one: 数据类型为图像。
- image_two: 数据类型为图像。
- image_three: 数据类型为图像。
- image_four: 数据类型为图像。
数据集分割
- train: 包含1632个样本，数据集大小为8935461379.064字节，下载大小为8924903414字节。
数据集生成
- 使用
DiffusionPipeline和DDIMScheduler从预训练模型生成数据。 - 每个提示对应生成四张图像。
- 数据集通过
Dataset.from_generator方法创建，并推送到Hugging Face数据集中心，设置为私有。
