Сравнение и объяснение моделей диффузии в HuggingFace Diffusers

Summarizing and explaining diffusion models in HuggingFace Diffusers

DDPM, Stable Diffusion, DALL·E-2, Imagen, Kandinsky 2, SDEdit, ControlNet, InstructPix2Pix и другие

Изображение, сгенерированное с помощью Diffusers. Продолжайте чтение, чтобы узнать, как и теорию, стоящую за этим.

Содержание

  • Введение
  • Предварительные требования и рекомендуемые материалы
  • Пайплайны Diffusers
  • Пайплайн: DDPM (Модели диффузии)
  • Пайплайн: Стабильная диффузия текст-изображение
  • Пайплайн: Стабильная диффузия изображение-изображение (SDEdit)
  • Пайплайн: Стабильная диффузия вариация изображения
  • Пайплайн: Стабильная диффузия увеличение масштаба
  • Пайплайн: Стабильная диффузия латентное увеличение масштаба
  • Пайплайн: unCLIP (Karlo/DALL·E-2)
  • Пайплайн: DeepFloyd IF (Imagen)
  • Пайплайн: Kandinsky
  • Пайплайн: ControlNet
  • Пайплайн: Instruct Pix2Pix
  • Приложение — CLIP
  • Приложение — VQGAN
  • Приложение — Prompt-to-Prompt
  • Выводы
  • Благодарности

Введение

Вслед за все возрастающим интересом к генеративному искусственному интеллекту, включая генерацию изображений, становится доступно все больше отличных ресурсов, некоторые из которых я ниже выделяю. Однако, опираясь на мой опыт, продвижение за пределы основных курсов требует значительных усилий, так как ресурсы по продвинутым темам становятся более разрозненными.

В этой статье мы перечислим самые популярные модели диффузии из библиотеки Hugging Face Diffusers, которая является основным инструментом для использования этой технологии. Мы предоставим краткие объяснения этих моделей, сравним их и опишем их сильные и слабые стороны.

Структура этой статьи следующая: мы начнем с обзора нескольких ценных ресурсов для тех, кто только начинает изучать модели диффузии. Затем мы дадим краткое объяснение пайплайнов HuggingFace. Наконец, мы углубимся в каждый пайплайн, перечисленный в разделе “Популярные задачи и пайплайны” репозитория Diffusers на GitHub.