Diffusers documentation
Diffusers
はじめに
推論
拡散パイプラインの使用
アダプターとパーソナライズ
最適化とスケーリング
モジュール型 Diffusers
学習とファインチューニング
リソース
コントリビュート
API
You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like
regular pip install, checkout the latest stable version (v0.43.0).
Diffusers
Diffusersは、事前学習済み拡散モデルと、カスタムな画像・動画・音声ワークフローを構築するための基盤を提供します。
主に2つのパスがあります。
- DiffusionPipelineは、事前学習済みチェックポイントを用いた数行の推論をサポートしており、LoRAなどのアダプターにも対応しています。これは生成における簡単な方法です。
- Modular Diffusers は、より細かな制御が必要な場合に、カスタムパイプライン用のコンポーザブルなブロックと ModularPipeline を提供します。
オフロードや量子化などの最適化により、メモリが限られたデバイスでも大規模モデルを動作させることができます。メモリが問題にならない場合、Diffusers はより高速な推論のために torch.compile もサポートしています。
今すぐHubでトレンドのDiffusersモデルを閲覧できます。
学習
初心者の方は、Hugging Face Diffusion Models Courseから始めることをお勧めします。このコースでは、拡散理論や、Diffusers を用いた画像生成、モデルのファインチューニングなどについて解説しています。
クイックスタートには、推論用のコピー可能なエージェント設定プロンプトも含まれています。
次のステップ
- 推論 — パイプラインを読み込み、生成を実行
- 最適化とスケーリング — メモリ、速度、量子化、サービング
- Modular Diffusers — ブロックからカスタムパイプラインを構築
- 学習とファインチューニング — 拡散モデルとアダプタの学習
- CLI - コマンドラインからパイプラインを実行してパッケージングします