SD 1.5 IFT — foto asli, US, gender, target even

UNet hasil train.py --sft di 280 foto asli Pexels (1400 baris train / 420 val, dataset fassabilf/ift-train-us-even), 15 epoch, --seed 0.

Target konstruksi even: tiap okupasi dilatih ke p_female = 0,5, bukan ke proporsi BLS. Foto, caption, dan prompt_id-nya identik dengan arm real (fassabilf/sd15-ift-us-real); yang bergeser hanya foto mana yang dipasangkan ke caption netral yang mana. Metrik utamanya MAE_even, dan MAE_real memang naik.

VAE, text encoder, dan tokenizer identik dengan SD 1.5 base — tidak ikut diunggah. Rakit pipeline-nya dengan memasang UNet di sini ke stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5 (lihat scripts/ift/ckpt_to_pipeline.py di repo kode).

Checkpoint yang diunggah: ep1, ep2, ep3, ep4, ep5, ep6, ep7, ep8, ep9, ep10, ep11, ep12, ep13, ep14, ep15. Setelan lengkap di hparams.yml; angka evaluasi, error bar, dan lantai MAE di analysis/.

Model ini artefak penelitian tentang bias distribusi gender, bukan model produksi.

Downloads last month: -

Inference Providers NEW

This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support

Model tree for fassabilf/sd15-ift-us-even

Base model

stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5

Finetuned

(408)

this model