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.

< > Update on GitHub