Buckets:
| # Génération d'images non conditionnelle | |
| La génération d’images non conditionnée produit des images qui ressemblent à un échantillon aléatoire des données d’entraînement sur lesquelles le modèle a été entraîné, car le processus de débruitage n’est guidé par aucun contexte supplémentaire, tel que du texte ou une image. | |
| Pour commencer, utilisez [DiffusionPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/fr/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline) pour charger le point de contrôle [anton-l/ddpm-butterflies-128](https://huggingface.co/anton-l/ddpm-butterflies-128) afin de générer des images de papillons. [DiffusionPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/fr/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline) télécharge et met en cache tous les composants du modèle nécessaires à la génération d'une image. | |
| ```py | |
| from diffusers import DiffusionPipeline | |
| generator = DiffusionPipeline.from_pretrained("anton-l/ddpm-butterflies-128").to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu" | |
| image = generator().images[0] | |
| image | |
| ``` | |
| > [!TIP] | |
| > Vous souhaitez générer des images d'autre chose ? Consultez le [guide](../training/unconditional_training) d'entraînement pour apprendre à entraîner un modèle afin qu'il génère vos propres images. | |
| L'image de sortie est un objet [`PIL.Image`](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/reference/Image.html?highlight=image#the-image-class) qui peut être enregistré : | |
| ```py | |
| image.save("generated_image.png") | |
| ``` | |
| Vous pouvez également expérimenter avec le paramètre `num_inference_steps`, qui contrôle le nombre d'étapes de débruitage. Un plus grand nombre d'étapes de débruitage produit généralement des images de meilleure qualité, mais la génération prendra plus de temps. N'hésitez pas à jouer avec ce paramètre pour voir comment il affecte la qualité de l'image. | |
| ```py | |
| image = generator(num_inference_steps=100).images[0] | |
| image | |
| ``` | |
| Essayez l'Space ci-dessous pour générer une image de papillon ! | |
| <iframe src="https://stevhliu-unconditional-image-generation.hf.space" frameborder="0" width="850" height="500" | |
| > | |
Xet Storage Details
- Size:
- 2.1 kB
- Xet hash:
- f4e5efd654a03652e6d3de3b12547c441806007107f1544b84c31b24be65a9b4
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.