Diffusers

Diffusers 提供预训练的扩散模型以及构建自定义图像、视频和音频工作流的基础组件。

它包含两条主要路径。

• DiffusionPipeline 支持使用预训练检查点进行几行代码的推理，并支持 LoRA 等适配器。这是生成任务中最简便的路径。
• Modular Diffusers 支持可组合的模块以及用于自定义流水线的 ModularPipeline，以便在需要更精细控制时使用。

诸如 offloading 和量化等优化技术，使大型模型能够在内存受限的设备上运行。如果内存不是问题，Diffusers 还支持 torch.compile 以实现更快的推理。

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学习

如果您是初学者，请从 Hugging Face Diffusion Models Course 开始。该课程涵盖了扩散理论，以及如何使用 Diffusers 生成图像、微调模型等内容。

快速入门还包含一个可复制的用于推理的代理设置提示词。

接下来

• 推理 — 加载流水线并运行生成
• 优化与扩展 — 内存、速度、量化和推理服务
• 模块化 Diffusers — 使用模块构建自定义流水线
• 训练与微调 — 训练扩散模型和适配器
• CLI - 从命令行运行和打包流水线

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