LongCLIP-GmP-ViT-L-14

모델 소개

🤖 New and greatly improved version of the model, check out: - 🌑 https://huggingface.co/zer0int/LongCLIP-KO-LITE-TypoAttack-Attn-ViT-L-14 ------- - Want to feed it yourself? All code for fine-tuning and much more is on my GitHub. ---- - # Note for using Long-CLIP as the Text Encoder with Flux.1, SDXL, Stable Diffusion: - Get the ComfyUI Long-CLIP nodes here: https://github.com/SeaArtLab/ComfyUI-Long-CLIP - If you don't use Comfy, it's at least a starting point for reverse engineering & applying it to your code! 🤗 ---- ---- New *BEST* model, custom loss with label smoothing. Small gain for a diverse and large good quality dataset, but big relative gains for an overfit-prone fine-tune (small batch size, 1 GPU, narrow dataset of e.g. 'sneakers', etc.) are possible! Fine-tune your model with the provided code for GmP-Smooth: https://github.com/zer0int/Long-CLIP

주요 특징

特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。

한계 및 유의 사항

구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.

출처별 요금 및 비용 분석

요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.

공개 평가 및 실행 설정

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

자주 묻는 질문

출처 및 추적 기록

许可证：来源未披露，须进一步核验。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。