Nanosaur2-670M
well9472 · 工具包
用一个 670M 参数的小型扩散模型,根据文字提示生成插画,在 ComfyUI 中运行。这是一个低预算的研究模型,适合想试用或训练自己 LoRA 的人。
一个 Gradio 演示,用 Andy1621/uniformer 模型给图片分类,带四张示例图片。适合想在浏览器里试用图像分类的人。
Uniformer_image_demo 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download Andy1621/uniformer_image_demo --repo-type space --local-dir uniformer_image_demo cd uniformer_image_demo
Uniformer_image_demo 是 Hugging Face Spaces 上的一个 Gradio 应用,用 Andy1621/uniformer 模型给图片分类。仓库里有模型代码、一个 ImageNet 标签的类别索引文件和四张示例图片:猫、狗、熊猫和图书馆。它基于 Gradio 3.0.3 构建。
它适合想在浏览器里试用图像分类的人,也适合想看 Uniformer 模型如何放进 Gradio 页面的学习者。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 机器学习 | 学生 | 阅读 uniformer.py 和 app.py,看模型怎么被调用 | 下载这个 Space,打开这两个文件 |
| 计算机视觉 | 研究者 | 在一张示例图片上快速试用模型 | 在 Space 页面上点那张猫的照片 |
| 教育 | 讲师 | 用现成的示例演示图像分类 | 在课堂上运行这个 Space |
如果你需要有文档说明的准确率或训练模型的方法,可以跳过它,因为来源没有给出。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 给图片分类 | 好奇的人 | 浏览器里显示的对图片的预测标签 |
| 学习模型演示 | 学习者 | 一个仓库里的模型代码、标签索引和示例图片 |
在线使用什么都不用装。本地副本需要先准备这些。
pip install -U huggingface_hub hf download Andy1621/uniformer_image_demo --repo-type space --local-dir uniformer_image_demo cd uniformer_image_demo pip install gradio==3.0.3 pip install -r requirements.txt python app.py
打开 Hugging Face 上的 Space 页面,然后给它一张图片或选一个示例。本地副本则在文件夹里运行 python app.py,再打开它启动的页面。
你在 Space 页面上选了熊猫示例。应用对它运行 Uniformer 模型,并显示模型对这张图片预测的标签。
如果你是新手,先点四张示例图片中的一张。一步就能看明白整个想法,不用安装任何东西。
如果你懂这个领域,模型代码在 uniformer.py,标签名称在 imagenet_class_index.py,所以这个演示是按 ImageNet 类别分类。Gradio 固定在 3.0.3,这是一个早期版本,用更新的 Gradio 可能需要改动。
一个 Gradio 演示,用 Andy1621/uniformer 模型给图片分类,带四张示例图片。适合想在浏览器里试用图像分类的人。
由 Andy1621 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:Uniformer_image_demo 是 Hugging Face Spaces 上的一个 Gradio 应用,用 Andy1621/uniformer 模型给图片分类。仓库里有模型代码、一个 ImageNet 标签的类别索引文件和四张示例图片:猫、狗、熊猫和图书馆。它基于 Gradio 3.0.3 构建。
适合谁:它适合想在浏览器里试用图像分类的人,也适合想看 Uniformer 模型如何放进 Gradio 页面的学习者。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
机器学习 | 学生 | 阅读 uniformer.py 和 app.py,看模型怎么被调用 | 下载这个 Space,打开这两个文件
计算机视觉 | 研究者 | 在一张示例图片上快速试用模型 | 在 Space 页面上点那张猫的照片
教育 | 讲师 | 用现成的示例演示图像分类 | 在课堂上运行这个 Space
如果你需要有文档说明的准确率或训练模型的方法,可以跳过它,因为来源没有给出。
用在哪里:
Use case | Who | What they get back
给图片分类 | 好奇的人 | 浏览器里显示的对图片的预测标签
学习模型演示 | 学习者 | 一个仓库里的模型代码、标签索引和示例图片
如何设置:在线使用什么都不用装。本地副本需要先准备这些。
pip install -U huggingface_hub
hf download Andy1621/uniformer_image_demo --repo-type space --local-dir uniformer_image_demo
cd uniformer_image_demo
pip install gradio==3.0.3
pip install -r requirements.txt
python app.py
如何使用:打开 Hugging Face 上的 Space 页面,然后给它一张图片或选一个示例。本地副本则在文件夹里运行 python app.py,再打开它启动的页面。
示例:你在 Space 页面上选了熊猫示例。应用对它运行 Uniformer 模型,并显示模型对这张图片预测的标签。
新手与专家:如果你是新手,先点四张示例图片中的一张。一步就能看明白整个想法,不用安装任何东西。
如果你懂这个领域,模型代码在 uniformer.py,标签名称在 imagenet_class_index.py,所以这个演示是按 ImageNet 类别分类。Gradio 固定在 3.0.3,这是一个早期版本,用更新的 Gradio 可能需要改动。
你打开页面并选一张图片
uniformer.py 运行 Uniformer 模型
预测的标签显示在浏览器里
注意事项:
在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 4 KB
同一分类里与本产品共有标签最多的已上架 Hugging Face Space。
| 产品 | 点赞 | 构建方式 | 许可证 | 最近更新 |
|---|---|---|---|---|
| Uniformer_image_demo 本页 | 5 | gradio | mit | |
| FLUX.1 [dev]共有 gradio | 9,583 | gradio | mit | |
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| PhotoMaker共有 gradio | 1,960 | gradio | apache-2.0 | |
| Z Image Turbo共有 gradio | 1,940 | gradio | apache-2.0 |
well9472 · 工具包
用一个 670M 参数的小型扩散模型,根据文字提示生成插画,在 ComfyUI 中运行。这是一个低预算的研究模型,适合想试用或训练自己 LoRA 的人。
Waqf-AI · 工具包
读取图片中的阿拉伯语手写文字并以文本形式返回。这是微调过的 PaddleOCR-VL 模型,适合要把阿拉伯语手写内容数字化的人。
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根据文本提示或图像加文字生成视频片段,最高 720P、每秒 24 帧,Diffusers 格式,适合单块消费级 GPU。
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