Diffusers

Diffusers fournit des modèles de diffusion pré-entraînés ainsi que les briques de base pour des workflows personnalisés d’images, de vidéos et d’audio.

Il comporte deux principaux chemins.

• DiffusionPipeline prend en charge l’inférence en quelques lignes avec des points de contrôle préentraînés, ainsi que des adaptateurs tels que LoRA. C’est la voie la plus simple pour la génération.
• Modular Diffusers permet d’utiliser des blocs composables et ModularPipeline pour des pipelines personnalisés lorsque vous avez besoin d’un contrôle plus fin.

Des optimisations telles que le déchargement et la quantisation permettent d’exécuter de grands modèles sur des appareils à mémoire limitée. Si la mémoire n’est pas un problème, Diffusers prend également en charge torch.compile pour une inférence plus rapide.

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Apprendre

Si vous débutez, commencez par le cours sur les modèles de diffusion Hugging Face. Il aborde la théorie de la diffusion et comment générer des images, affiner des modèles, et plus encore avec Diffusers.

Le Démarrage rapide inclut également un prompt de configuration d’agent copiable pour l’inférence.

Où aller ensuite

• Inférence — charger des pipelines et exécuter la génération
• Optimiser et mettre à l'échelle — mémoire, vitesse, quantification et service
• Diffusers modulaires — créez des pipelines personnalisés à partir de blocs
• Entraîner et affiner — entraîner des modèles de diffusion et des adaptateurs
• CLI - exécuter et packager des pipelines depuis la ligne de commande