mirror of
https://github.com/huggingface/diffusers.git
synced 2026-01-30 23:45:01 +08:00
0c775544dd
* Docs kr update 3 controlnet, reproducibility 업로드 generator 그대로 사용 seamless multi-GPU 그대로 사용 create_dataset 번역 1차 stable_diffusion_jax new translation Add coreml, tome kr docs minor fix translate training/instructpix2pix fix training/instructpix2pix.mdx using-diffusers/weighting_prompts 번역 1차 add SDXL docs Translate using-diffuers/loading_overview.md translate using-diffusers/textual_inversion_inference.md Conditional image generation (#37) * stable_diffusion_jax * index_update * index_update * condition_image_generation --------- Co-authored-by: Seongsu Park <tjdtnsu@gmail.com> jihwan/stable_diffusion.mdx custom_diffusion 작업 완료 quicktour 작업 완료 distributed inference & control brightness (#40) * distributed_inference.mdx * control_brightness --------- Co-authored-by: idra79haza <idra79haza@github.com> Co-authored-by: Seongsu Park <tjdtnsu@gmail.com> using_safetensors (#41) * distributed_inference.mdx * control_brightness * using_safetensors.mdx --------- Co-authored-by: idra79haza <idra79haza@github.com> Co-authored-by: Seongsu Park <tjdtnsu@gmail.com> delete safetensor short * Repace mdx to md * toctree update * Add controlling_generation * toctree fix * colab link, minor fix * docs name typo fix * frontmatter fix * translation fix
1.8 KiB
1.8 KiB
Overview
🧨 Diffusers는 생성 작업을 위한 다양한 파이프라인, 모델, 스케줄러를 제공합니다. 이러한 컴포넌트를 최대한 간단하게 로드할 수 있도록 단일 통합 메서드인 from_pretrained()를 제공하여 Hugging Face Hub 또는 로컬 머신에서 이러한 컴포넌트를 불러올 수 있습니다. 파이프라인이나 모델을 로드할 때마다, 최신 파일이 자동으로 다운로드되고 캐시되므로, 다음에 파일을 다시 다운로드하지 않고도 빠르게 재사용할 수 있습니다.
이 섹션은 파이프라인 로딩, 파이프라인에서 다양한 컴포넌트를 로드하는 방법, 체크포인트 variants를 불러오는 방법, 그리고 커뮤니티 파이프라인을 불러오는 방법에 대해 알아야 할 모든 것들을 다룹니다. 또한 스케줄러를 불러오는 방법과 서로 다른 스케줄러를 사용할 때 발생하는 속도와 품질간의 트레이드 오프를 비교하는 방법 역시 다룹니다. 그리고 마지막으로 🧨 Diffusers와 함께 파이토치에서 사용할 수 있도록 KerasCV 체크포인트를 변환하고 불러오는 방법을 살펴봅니다.