Diffusers扩散模型生成库：基于PyTorch的先进AI图像视频音频生成工具

🤗 Diffusers：最先进的扩散模型生成库

你是否曾经为图像、视频和音频生成任务而烦恼，想要一个简单易用且功能强大的工具？🤗 Diffusers 正是为此而生。它是一个基于 PyTorch 的模块化工具箱，提供最先进的预训练扩散模型，支持从简单推理到自定义训练的全流程。无论你是研究者还是开发者，都能轻松上手。

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🤗 Diffusers stars数：31095
🤗 Diffusers forks数：6402

🤗 Diffusers项目目录截图

🤗 Diffusers核心亮点

• 🚀 开箱即用的推理管道：只需几行代码即可运行最先进的扩散模型，快速生成高质量输出。
• 🔄 可互换的噪声调度器：支持多种调度算法，平衡生成速度与输出质量，满足不同需求。
• 🧩 模块化设计：提供预训练模型、调度器和管道组件，支持灵活组合构建自定义扩散系统。
• 🤗 社区驱动：依托 Hugging Face 生态，拥有超过 30,000 个模型检查点，持续更新优化。

🤗 Diffusers快速开始

只需简单几步，即可开始使用 🤗 Diffusers 生成你的第一张图像：

1. 安装：

   # 使用 pip 安装
   pip install --upgrade diffusers[torch]

2. 运行你的第一个生成任务：

   from diffusers import DiffusionPipeline
   import torchpipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float16)
   pipeline.to("cuda")
   image = pipeline("An image of a squirrel in Picasso style").images[0]
   image.show()

3. 探索更多功能：

   # 自定义模型和调度器
   from diffusers import DDPMScheduler, UNet2DModel
   scheduler = DDPMScheduler.from_pretrained("google/ddpm-cat-256")
   model = UNet2DModel.from_pretrained("google/ddpm-cat-256")

🤗 Diffusers应用场景

• 创意图像生成：艺术家和设计师可以使用文本描述生成独特风格的图像作品。
• 学术研究：研究人员可以基于模块化组件快速构建和实验新的扩散模型架构。
• 产品集成：开发者能够将先进的 AI 生成能力集成到自己的应用中。
• 多媒体处理：支持图像超分辨率、风格转换、音频生成等多种生成任务。

用户案例：目前，Microsoft TaskMatrix、InvokeAI、Apple ML Stable Diffusion 等知名项目和公司都在使用 🤗 Diffusers 来提升其 AI 生成能力。

🤗 Diffusers链接

huggingface / diffusers项目地址：https://github.com/huggingface/diffusers

本文地址：https://www.tgoos.com/18169