Update README.md

README.md

@@ -7,7 +7,7 @@ sdk: static
 pinned: false
 ---
 
-# 📦 Hugging Face Organization: Forks of Stable Diffusion & Related Models
+# 📦 WIBE Organization: Forks of related models
 
 Данная организация содержит коллекцию форков и связанных репозиториев раличных моделей, которые используются в проекте [WIBE: Watermarks for generated Images – Benchmarking & Evaluation](https://github.com/ispras/wibe). Цель — аккумулировать полезные модели/модули, расширения и экспериментальные варианты в одном месте **с указанием лицензий и ссылок**.
 
@@ -20,11 +20,11 @@ pinned: false
 
 | Название репозитория | Описание | Лицензия |
 |----------------------|----------|----------|
-| `stable-diffusion-2-base` | Форк Stable Diffusion v2-base — текст-в-изображение латентная модель | **CreativeML Open RAIL++-M License** (наследует оригинальную SD2-base) :contentReference[oaicite:1]{index=1} |
-| `sdxl-vae` | VAE для SDXL (вариант кодировщика/декодировщика) | **MIT License** (как в оригинальной SDXL-VAE версии) :contentReference[oaicite:2]{index=2} |
-| `stable-diffusion-2` | Форк полной модели Stable Diffusion 2.0 | **CreativeML Open RAIL++-M License** (предположительно, как базовая SD2) :contentReference[oaicite:3]{index=3} |
-| `stable-diffusion-2-1` | Форк модели Stable Diffusion 2.1 | **CreativeML Open RAIL++-M License** (по аналогии с SD-2-1 общим лицензированием) :contentReference[oaicite:4]{index=4} |
-| `sd-vae-ft-mse` | Форк VAE, обученный с использованием MSE Loss | **MIT License** (аналогично оригинальному `sd-vae-ft-mse`) :contentReference[oaicite:5]{index=5} |
+| `stable-diffusion-2-base` | Форк Stable Diffusion v2-base — текст-в-изображение латентная модель | **CreativeML Open RAIL++-M License** |
+| `sdxl-vae` | VAE для SDXL (вариант кодировщика/декодировщика) | **MIT License** |
+| `stable-diffusion-2` | Форк полной модели Stable Diffusion 2.0 | **CreativeML Open RAIL++-M License** |
+| `stable-diffusion-2-1` | Форк модели Stable Diffusion 2.1 | **CreativeML Open RAIL++-M License** |
+| `sd-vae-ft-mse` | Форк VAE, обученный с использованием MSE Loss | **MIT License** |
 
 ---