Diffusers documentation
Diffusers
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튜토리얼
개요모델과 스케줄러 이해하기(번역중) AutoPipelineDiffusion 모델 학습하기(번역중) 추론을 위한 LoRAs 불러오기(번역중) Text-to-image diffusion 모델 추론 가속화하기(번역중) 큰 모델로 작업하기
파이프라인과 어댑터 불러오기
생성 태스크
추론 테크닉
(번역중) 개요여러 GPU를 사용한 분산 추론(번역중) LoRA 병합(번역중) 스케줄러 기능(번역중) 파이프라인 콜백(번역중) 재현 가능한 파이프라인(번역중) 이미지 퀄리티 조절하기프롬프트 기술
추론 심화
특정 파이프라인 예시
(번역중) Stable Diffusion XLSDXL TurboKandinsky(번역중) IP-Adapter(번역중) PAG(번역중) ControlNet(번역중) T2I-Adapter(번역중) Latent Consistency ModelTextual inversionShap-EDiffEdit(번역중) Trajectory Consistency Distillation-LoRAStable Video Diffusion(번역중) Marigold 컴퓨터 비전
학습
추론 가속화와 메모리 줄이기
추론 스피드업(번역중) 메모리 사용량 줄이기PyTorch 2.0xFormersToken merging(번역중) DeepCache(번역중) TGATE
최적화된 모델 형식
최적화된 하드웨어
개념 가이드
API
Pipelines
Stable Diffusion
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Diffusers
🤗 Diffusers는 이미지, 오디오, 심지어 분자의 3D 구조를 생성하기 위한 최첨단 사전 훈련된 diffusion 모델을 위한 라이브러리입니다. 간단한 추론 솔루션을 찾고 있든, 자체 diffusion 모델을 훈련하고 싶든, 🤗 Diffusers는 두 가지 모두를 지원하는 모듈식 툴박스입니다. 저희 라이브러리는 성능보다 사용성, 간편함보다 단순함, 그리고 추상화보다 사용자 지정 가능성에 중점을 두고 설계되었습니다.
이 라이브러리에는 세 가지 주요 구성 요소가 있습니다:
- 몇 줄의 코드만으로 추론할 수 있는 최첨단 diffusion 파이프라인.
- 생성 속도와 품질 간의 균형을 맞추기 위해 상호교환적으로 사용할 수 있는 노이즈 스케줄러.
- 빌딩 블록으로 사용할 수 있고 스케줄러와 결합하여 자체적인 end-to-end diffusion 시스템을 만들 수 있는 사전 학습된 모델.
Tutorials
결과물을 생성하고, 나만의 diffusion 시스템을 구축하고, 확산 모델을 훈련하는 데 필요한 기본 기술을 배워보세요. 🤗 Diffusers를 처음 사용하는 경우 여기에서 시작하는 것이 좋습니다!
How-to guides
파이프라인, 모델, 스케줄러를 로드하는 데 도움이 되는 실용적인 가이드입니다. 또한 특정 작업에 파이프라인을 사용하고, 출력 생성 방식을 제어하고, 추론 속도에 맞게 최적화하고, 다양한 학습 기법을 사용하는 방법도 배울 수 있습니다.
Conceptual guides
라이브러리가 왜 이런 방식으로 설계되었는지 이해하고, 라이브러리 이용에 대한 윤리적 가이드라인과 안전 구현에 대해 자세히 알아보세요.
Reference
🤗 Diffusers 클래스 및 메서드의 작동 방식에 대한 기술 설명.