| --- |
| language: |
| - en |
| license: other |
| base_model: segmind/tiny-sd |
| pipeline_tag: text-to-image |
| library_name: diffusers |
| tags: |
| - stable-diffusion |
| - text-to-image |
| - compact-model |
| - spacev1.7-image |
| --- |
| |
| # SpaceV1.7 Image |
|
|
| **SpaceV1.7 Image — это перепакованная производная, а не модель, обученная с нуля.** Скрипт сборки скачивает веса и файлы Diffusers из [`segmind/tiny-sd`](https://huggingface.co/segmind/tiny-sd), сохраняет совместимую структуру Hugging Face и добавляет эту карточку. Модель предназначена для генерации изображений по тексту; стандартный размер генерации — 512×512. Лучше всего начинать с промптов на английском. |
|
|
| **Веса upstream-модели остаются под её исходной лицензией и ограничениями использования.** Перед распространением или публикацией проверьте актуальную лицензию и карточку upstream-репозитория, а также сохраните требуемые уведомления. Этот проект не заявляет права на исходные веса и не меняет их лицензию. Метаданные `license: other` не означают, что веса свободны от ограничений. |
|
|
| ## Размер и веса |
|
|
| В исходниках этого репозитория весов нет. Запустите `scripts/build_spacev17_image.py`, чтобы скачать исходный чекпойнт и создать папку модели для Hugging Face и ZIP. Итоговый размер зависит от актуальной версии upstream-файлов и форматов; скрипт выводит фактический размер, а не предполагает, что веса уже находятся в репозитории. Если нужен строгий предел 500 МБ–1 ГБ, проверьте размер перед загрузкой: исходный чекпойнт может выйти за эти рамки. |
|
|
| ## Сборка модели и одного ZIP |
|
|
| Из корня репозитория: |
|
|
| ```bash |
| python -m pip install -r requirements-spacev17-image.txt |
| python scripts/build_spacev17_image.py \ |
| --output SpaceV1.7-Image-model \ |
| --zip SpaceV1.7-Image-HF.zip |
| ``` |
|
|
| Чтобы опубликовать готовую модель в своём аккаунте Hugging Face, сначала проверьте лицензию, затем: |
|
|
| ```bash |
| HF_TOKEN=hf_... python scripts/build_spacev17_image.py \ |
| --output SpaceV1.7-Image-model \ |
| --zip SpaceV1.7-Image-HF.zip \ |
| --repo-id ВАШ_ЛОГИН/SpaceV1.7-Image --upload |
| ``` |
|
|
| Токен передаётся через переменную окружения — не сохраняйте его в коде или Git. Можно также собрать ZIP из уже скачанной локальной Diffusers-модели с `--source-dir PATH`. |
|
|
| В GitHub Actions → **Build SpaceV1.7 Image release** можно вручную собрать ZIP и прикрепить его как GitHub Release asset. Большие веса не добавляются в Git-коммиты. Чтобы дополнительно опубликовать модель на Hugging Face из workflow, добавьте секрет репозитория `HF_TOKEN` и укажите `hf_repo_id` при запуске. |
|
|
| ## Генерация |
|
|
| После сборки локально: |
|
|
| ```bash |
| python SpaceV1.7-Image/inference.py \ |
| --model SpaceV1.7-Image-model \ |
| --prompt "A small observatory beneath a vivid aurora, cinematic illustration" \ |
| --output image.png |
| ``` |
|
|
| Пример Python для опубликованной модели: |
|
|
| ```python |
| import torch |
| from diffusers import DiffusionPipeline |
| |
| pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained( |
| "ВАШ_ЛОГИН/SpaceV1.7-Image", |
| torch_dtype=torch.float16, |
| ) |
| pipe = pipe.to("cuda") |
| image = pipe("A small observatory beneath a vivid aurora").images[0] |
| image.save("image.png") |
| ``` |
|
|
| На CPU уберите `torch_dtype=torch.float16` и `.to("cuda")`; генерация будет значительно медленнее. Для практического использования рекомендуется CUDA-видеокарта с достаточной видеопамятью. |
|
|
| ## Ограничения |
|
|
| - Это переупаковка segmind/tiny-sd с новым именем, а не новая архитектура, обучение с нуля или fine-tuning. Улучшение качества относительно исходной модели не заявляется. |
| - Генерация может содержать артефакты и предвзятые или неподходящие результаты; проверяйте изображения перед использованием. |
| - До скачивания и распространения весов проверьте карточку и лицензию upstream-модели, включая атрибуцию и ограничения разрешённых сценариев. |
|
|
