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Génération d'images Dernières actualités

Le front de la génération d'images : toute l'actualité de l'itération des modèles texte-image, des capacités d'édition d'image et de l'écosystème des outils de création.

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mise à jour

Archives de la sélection · page 3

1 décembrejeu.41–45 entrées
  1. Hugging Face Blog75

    Utiliser Stable Diffusion avec Core ML sur Apple Silicon

    Grâce aux ingénieurs d'Apple, il est désormais possible d'exécuter Stable Diffusion sur Apple Silicon via Core ML. Le dépôt Apple fournit des scripts de conversion et du code d'inférence basés sur Diffusers, et les poids convertis des modèles Stable Diffusion v1.4, v1.5, v2 base et v2.1 base sont disponibles sur le Hugging Face Hub. Core ML prend en charge le CPU, le GPU et le Neural Engine, avec des variantes d'attention original et split_einsum ainsi que des formats packages pour Python et compilés pour Swift. Sur un MacBook Pro M1 Max avec macOS Ventura 13.1 Beta 4, la génération d'une image avec Stable Diffusion v1.4 a pris 18 secondes.

    Motif de la recommandation :Le guide détaille les variantes de modèles Core ML et les commandes Python et Swift pour exécuter Stable Diffusion localement sur Apple Silicon.

7 novembrelun.
12 septembrelun.
  1. Hugging Face Blog62

    Hugging Face publie diffusers 0.3 avec image-to-image, Textual Inversion et inpainting

    Hugging Face a publié la version 0.3 de la bibliothèque diffusers, qui ajoute des pipelines image-to-image.

    Motif de la recommandation :L'original détaille les nouvelles fonctionnalités de diffusers 0.3 et les optimisations de VRAM, ce qui permet de juger des flux de génération d'images à mettre en place.

22 aoûtlun.
  1. Hugging Face Blog80

    Stable Diffusion avec 🧨 Diffusers : guide pratique et explication du fonctionnement

    Hugging Face présente comment utiliser Stable Diffusion, un modèle de diffusion latent texte-image créé par CompVis.

    Motif de la recommandation :L'article détaille l'utilisation de Stable Diffusion avec la bibliothèque Diffusers, du code d'inférence de base à la construction d'un pipeline personnalisé, avec des explications sur les composants du modèle.

7 juinmar.
  1. Hugging Face Blog62

    Le modèle de diffusion annoté : implémentation pas à pas du DDPM en PyTorch

    Hugging Face publie un article de blog qui détaille les modèles de diffusion probabilistes de débruitage (DDPM) et les implémente pas à pas en PyTorch.

    Motif de la recommandation :Implémentation pas à pas du DDPM en PyTorch, avec code exécutable et explications mathématiques, utile pour comprendre les modèles de diffusion.