ssebowa

세보와

Ssebawa는 다음을 포함한 생성적 AI 모델을 제공하는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다.

• ssebowa-llm: 텍스트 생성을 위한 LLM(대형 언어 모델),
• ssebowa-vllm: 시각적 이해를 위한 시각적 언어 모델(VLLM),
• ssebowa-imagen: 이미지 생성 및 맞춤형 미세 조정 모델,
• Ssebowa-vigen: 비디오 생성 모델.

Ssebawa를 사용하면 쉽게 텍스트를 생성하고, 언어를 번역하고, 다양한 종류의 창의적인 콘텐츠를 작성하고, 개인화된 이미지를 생성하고, 유익한 방식으로 질문에 답할 수 있습니다.

자세한 사용법 정보는 Ssebawa 기술 문서를 참조하세요.

용법

스크립트를 실행하기 전에 필요한 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하십시오. 다음 명령을 실행하여 이를 수행할 수 있습니다.

git clone https://github.com/huggingface/diffusers
cd diffusers
pip install .

그런 다음 Ssebowa를 설치하십시오.

pip install ssebowa

Colab 또는 jupyter Notebook에서 이 명령을 실행하는 경우 다음을 사용하세요.

 ! git clone https://github.com/huggingface/diffusers
! cd diffusers
! pip install .

! pip install ssebowa

이제 라이브러리에서 모델을 가져와서 다양한 모델에 액세스할 수 있습니다.

세보와 이미지 생성

Ssebawa-Imagen은 diffusion modeling 과 generative adversarial networks (GANs) 의 조합을 활용하여 text descriptions 에서 고품질 이미지를 생성하고 몇 장의 사진을 생성 가능한 custom model 로 전환할 수 있는 오픈 소스 이미지 합성 모델입니다. chosen subject 의 멋진 이미지. 100 billion dataset 활용하여 실제 이미지의 뉘앙스를 정확하게 포착하고 텍스트 설명을 매력적인 시각적 표현으로 효과적으로 변환할 수 있습니다.

자체 데이터 미세 조정

• 자신, 친구, 제품, 애완동물 등과 같은 10-20 high-quality 솔로 사진 (jpg or png) 을 10~20장 정도 준비하여 특정 디렉토리에 넣으세요.
• 16GB or more GPU가 장착된 머신에서 실행하세요. (SDXL을 미세 조정하는 경우 24GB의 VRAM이 필요합니다.)

from ssebowa.dataset import LocalDataset
from ssebowa.model import SdSsebowaModel
from ssebowa.trainer import LocalTrainer
from ssebowa.utils.image_helpers import display_images
from ssebowa.utils.prompt_helpers import make_prompt

DATA_DIR = " data "  # The directory where you put your prepared photos
OUTPUT_DIR = " models "  

dataset = LocalDataset(DATA_DIR)
dataset = dataset.preprocess_images(detect_face=True)

SUBJECT_NAME = " <YOUR-NAME> "  
CLASS_NAME = " person " 

model = SdSsebowaModel(subject_name=SUBJECT_NAME, class_name=CLASS_NAME)
trainer = LocalTrainer(output_dir=OUTPUT_DIR)
predictor = trainer.fit(model, dataset)
# Use the prompt helper to create an awesome AI avatar!
prompt = next(make_prompt(SUBJECT_NAME, CLASS_NAME))
images = predictor.predict(
    prompt, height=768, width=512, num_images_per_prompt=2,
)

display_images(images, fig_size=10)

이미지 생성

from ssebowa import Ssebowa_imgen
model = Ssebowa_imgen ()

텍스트 설명이 포함된 이미지 생성

예를 들어 "책장에 앉아 있는 고양이"를 생성해 보겠습니다.

image = model.generate_image( " A cat sitting on a bookshelf " )

이미지를 파일로 저장

image.save( " cat_on_bookshelf.jpg " )

Ssebowa 비전 언어 모델

Ssebawa-vllm은 Ssebowa AI가 개발한 오픈 소스 VLLM(시각적 대형 언어 모델)입니다. 이미지를 이해하는 데 사용할 수 있는 강력한 도구입니다. Ssebawa-vllm은 110억 개의 시각적 매개변수와 70억 개의 언어 매개변수를 가지고 있으며 1120*1120 해상도에서 이미지 이해를 지원합니다.

from ssebowa import ssebowa_vllm
model = ssebowa_vllm ()

response =  model.understand(image_path, prompt)
print(response)

기여

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특허

Ssebowa는 Apache License 2.0에 따라 출시됩니다.

연락하다

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