HuggingFace Diffusers 0.3 : Getting Started : Diffusers (翻訳/解説)
翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション
作成日時 : 09/26/2022 (v0.3.0)
* 本ページは、HuggingFace Diffusers の以下のドキュメントを翻訳した上で適宜、補足説明したものです：
* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。
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HuggingFace Diffusers 0.3 : Getting Started : 🧨 Diffusers
より正確には、
- 最先端の拡散パイプライン、これは数行のコードだけで推論を実行できます (Using Diffusers 参照)。Pipelines を見て総てのサポートされるパイプラインと対応する論文の概要を得てください。
- 様々なノイズスケジューラ、これは推論において望ましいスピード vs. 品質のトレードオフのために交換可能に使用できます。詳細は Schedulers を参照してください。
- UNet のような複数のタイプのモデルは end-to-end な拡散システムのビルディングブロックとして使用できます。詳細は Models を参照してください。
- 最もポピュラーな拡散モデル・タスクを訓練する方法を示す訓練サンプル。詳細は Training を 参照してください。
🧨 Diffusers パイプライン
以下のテーブルは総ての公式にサポートされているパイプライン、対応する論文、そして (利用可能なら) それらを直接試すための colab ノートブックをまとめてあります。
- ddpm – 条件なし画像生成
Denoising Diffusion Probabilistic Models (2020/06 ; ノイズ除去拡散確率モデル) - ddim – 条件なし画像生成 – Colab
Denoising Diffusion Implicit Models (2020/10 ; ノイズ除去拡散暗黙モデル) - latent_diffusion – テキスト-to-画像生成
High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models (2021/12 ; 潜在拡散モデルによる高解像度画像合成) - latent_diffusion_uncond – 条件なし画像生成
High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models - pndm – 条件なし画像生成
Pseudo Numerical Methods for Diffusion Models on Manifolds (2022/02) - score_sde_ve – 条件なし画像生成
Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations (2020/09 ; 確率微分方程式によるスコアベース生成モデリング) - score_sde_vp (訳注: リンク切れ) – 条件なし画像生成
Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations (2020/09 ; 確率微分方程式によるスコアベース生成モデリング) - stable_diffusion – テキスト-to-画像生成 – Colab
Stable Diffusion (2022/08) - stable_diffusion – 画像-to-画像 テキスト-Guided 生成 – Colab
Stable Diffusion (2022/08) - stable_diffusion – テキスト-Guided 画像インペインティング – Colab
Stable Diffusion (2022/08) - stochastic_karras_ve – 条件なし画像生成
Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models (2022/06)
Note: Pipelines are simple examples of how to play around with the diffusion systems as described in the corresponding papers.
以上